基于特征學(xué)習(xí)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià).pdf

1、信息是人類生活中必不可少的要素，其中對(duì)于人類他們主要通過(guò)視覺(jué)系統(tǒng)來(lái)獲取信息感受萬(wàn)物。圖像作為人類感知和機(jī)器識(shí)別的重要信息源，一方面帶來(lái)了巨大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益，然而同時(shí)也面臨著在采集、壓縮、處理及傳輸?shù)倪^(guò)程中帶來(lái)的圖像降質(zhì)問(wèn)題。研究圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)可以實(shí)時(shí)調(diào)整這些過(guò)程中的系統(tǒng)參數(shù)從而達(dá)到更好的效果，所以對(duì)圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)變得異常的重要。圖像質(zhì)量最基本的含義是指人們對(duì)一幅圖像視覺(jué)感受的主觀評(píng)價(jià)，然而在實(shí)際應(yīng)用中因其不方便、比較費(fèi)時(shí)和代價(jià)昂貴等缺點(diǎn)

2、并不被大家所接受，因此人們把研究重點(diǎn)和應(yīng)用都傾向了客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的主要目的是構(gòu)建出一個(gè)能媲美人的主觀評(píng)判的模型，并給出與主觀評(píng)價(jià)相一致的結(jié)果。根據(jù)對(duì)參考圖像的依賴程度可以將客觀圖像評(píng)價(jià)方法分成三類，它們是全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)、部分參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)以及無(wú)參考（盲）圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。
　　盲圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)是圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)領(lǐng)域中最具挑戰(zhàn)同時(shí)也是最難解決的問(wèn)題，近些年來(lái)一些算法相繼被提出來(lái)解決這個(gè)難點(diǎn)。本文主要從特征學(xué)習(xí)

3、的角度對(duì)盲圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)進(jìn)行了研究，然后具體通過(guò)區(qū)別性稀疏表示以及深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩個(gè)方法分別闡述從大量樣本中訓(xùn)練得到的特征經(jīng)過(guò)量化后是如何運(yùn)用到圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)問(wèn)題。主要的工作概括如下:
　　(1)闡述了圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究背景及意義，并且綜述性的回顧了圖像評(píng)價(jià)方法的研究現(xiàn)狀。其次詳細(xì)的描述了本文擬采用的特征學(xué)習(xí)方法的理論基礎(chǔ)。然后主要介紹了基于字典學(xué)習(xí)的稀疏表示問(wèn)題以及字典的生成方法，另一方面對(duì)深度學(xué)習(xí)從發(fā)展歷史、工作原理、主要

4、網(wǎng)絡(luò)層以及優(yōu)化方法等多個(gè)層面展開(kāi)了敘述。最后詳細(xì)地比較了兩者之間的異同。
　　(2)針對(duì)字典學(xué)習(xí)進(jìn)行稀疏表示能很好學(xué)習(xí)圖像的特征，提出了基于區(qū)別性字典質(zhì)量評(píng)價(jià)的方法，通過(guò)對(duì)正負(fù)字典的表示系數(shù)進(jìn)行特征量化來(lái)得到評(píng)價(jià)結(jié)果。隨后對(duì)不同程度高斯白噪聲的公共標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和不同劑量的CT圖像進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能得到較為合理且與主觀評(píng)價(jià)相一致的結(jié)果。
　　(3)進(jìn)一步將基于區(qū)別性稀疏表示的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法擴(kuò)展到圖像模糊退化問(wèn)題。訓(xùn)練

5、得到基于模糊圖像評(píng)價(jià)問(wèn)題的區(qū)別性字典，并且從自然圖像和DR圖像兩種數(shù)據(jù)集進(jìn)行量化驗(yàn)證，測(cè)試結(jié)果表明該算法對(duì)于模糊退化評(píng)價(jià)問(wèn)題的有效性。同時(shí)從信號(hào)分解的角度訓(xùn)練單個(gè)模糊字典，并將其應(yīng)用于圖像模糊區(qū)域檢測(cè)問(wèn)題，最終的結(jié)果表明了該方法的有效性。
　　(4)提出了基于深度學(xué)習(xí)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。針對(duì)噪聲/偽影退化情況，直接通過(guò)卷積網(wǎng)絡(luò)模型將待評(píng)價(jià)圖像映射為退化殘差部分，然后對(duì)殘差的分析得到圖像的評(píng)價(jià)值。多種自然圖像以及CT圖像數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)