色彩和人眼視覺系統(tǒng)對圖像質(zhì)量評價的影響研究.pdf

1、圖像作為人類在工作生活中認識世界的主要途徑，對其逼真度以及可懂度的度量是人類正確認知客觀事物的重要標準。但是在圖像的生命周期內(nèi)圖像可能會受到不同類型及程度的失真造成人類在對圖像進行分析和理解過程中出現(xiàn)偏差。而客觀圖像質(zhì)量評價算法旨在通過計算機模擬人類視覺系統(tǒng)實現(xiàn)對數(shù)字圖像質(zhì)量的衡量。因此，客觀圖像質(zhì)量評價算法成為一項重要課題。
　　本文針對于客觀圖像質(zhì)量評價算法的基本問題。探索顯著性以及色彩空間的相關性質(zhì)，分析顯著性應用的影響因素

2、并研究合適的添加策略。同時研究色彩通道信息對于圖像質(zhì)量的反映情況，通過對各彩色通道的分析以及建立反映質(zhì)量的模型，提出基于彩色信息的無參考圖像評價算法，為人類視覺系統(tǒng)的質(zhì)量評價提供實際應用途徑。主要內(nèi)容概括如下:
　　(1)研究顯著性應用于圖像質(zhì)量評價算法的影響因素并據(jù)此得出最優(yōu)應用策略。探究人類視覺系統(tǒng)的視覺注意機制，研究失真類型以及失真程度對于顯著性應用的影響情況。實驗結果表明，兩者都是顯著性應用的重要影響因素;并且我們根據(jù)失真

3、類型的影響設計了針對不同失真類型的顯著性添加策略。同時探究不同顯著性提取算法對于圖像質(zhì)量評價算法的影響并提出選擇性建議。
　　(2)提出基于Lab彩色空間的無參考圖像質(zhì)量評價算法。擺脫傳統(tǒng)無參考評價算法僅使用灰度通道特征的束縛，對Lab空間內(nèi)彩色通道信息進行分析研究，得出能夠反映圖像質(zhì)量的特征。在Lab空間內(nèi)的b通道分別提取自然統(tǒng)計特征以及二維熵特征，并結合灰度通道特征得到對應的兩種算法。經(jīng)過在5個公開數(shù)據(jù)庫上的實驗以及數(shù)據(jù)庫獨立

4、性實驗得出兩種算法在精度上明顯優(yōu)于現(xiàn)有的無參方法，并且算法性能較為穩(wěn)定。
　　(3)提出基于最優(yōu)彩色通道的無參考圖像質(zhì)量評價框架。在灰度通道自然統(tǒng)計場景特征的研究基礎上，利用數(shù)學模型來構建彩色通道信息的一般性規(guī)律，并提取特征來反映圖像的質(zhì)量變化。同時提出了基于彩色空間的無參考圖像質(zhì)量評價框架。該框架旨在利用各失真類型最合適的彩色通道進行評價。根據(jù)實驗結果可得，該框架有效的結合了各彩色通道的信息進行評價，提高了評價算法的精度。另外，