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1、基于人眼視覺特性的圖像質(zhì)量評價方法研究劉江蘇未曰摘要：本文是在傳統(tǒng)圖像質(zhì)量評價模型的基礎(chǔ)上,對人眼視覺理論和各種圖像質(zhì)量評價的主客觀方法進(jìn)行分析。利用小波變換與人眼視覺系統(tǒng)的多通道特性相匹配的特點(diǎn)，結(jié)合對比敏感度函數(shù)的帶通特性和DCT域加權(quán)處理的方法,建立一個利用MATLAB語言實(shí)現(xiàn)的基于人眼視覺特性的圖像質(zhì)量模型評價。關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像；人類視覺系統(tǒng)；小波變換；多通道；對比敏感度TheMethodsofBasedontheHVSImageQualityEvaluationLiujiangSuWeiyueABSTRACT:Thispaperanalyzedthehumanvisualt
2、heoryandthevariousobjectiveandsubjectivemethodsofimagequalityevaluation,anditisbasedonthetraditionalimagequalityevaluationmodel.Usingthecharacteristicthatwavelettransformmatchthefeaturesofhumanvisualsystemmulti-channel,andcombiningthecharacteristicsthatcontrastsensitivityfunctionwiththeband-pas
3、s，andtheDCTterritoryweightingprocessing,itwillusetheMATLABtoestablishanimagequalityevaluationmodelwhichbasedonHVS.Keywords:DigitalImage;HumanVisualSystem;WaveletTransform;Multi-channel;ContrastSensitivityFunction1前言在遙感影像產(chǎn)品大量應(yīng)用,新的影像處理方法不斷涌現(xiàn)的同時,對如何評價遙感影像的質(zhì)量問題卻缺乏全面、客觀和統(tǒng)一的方法,影像質(zhì)量的好壞常常是依靠觀察者的主觀感覺,不但
4、缺乏準(zhǔn)確性,而且也不適應(yīng)海量數(shù)據(jù)處理的需要。同時評價方法的非客觀與非準(zhǔn)確性,也使提高影像質(zhì)量成為空談。遙感影像作為一種產(chǎn)品,對其質(zhì)量的評價,必將隨著遙感影像應(yīng)用的進(jìn)一步深入而引起越來越多的關(guān)注。2傳統(tǒng)圖像質(zhì)量評價方法傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量評價方法可以分為主觀和客觀兩類，主觀評價方法主要是主觀平均分（MOS），客觀方法主要有均方誤差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、信息熵。1、主觀評價方法主觀評價方法就是讓觀察者根據(jù)一些事先規(guī)定的評價尺度或自己的經(jīng)驗對測試影像按視覺效果提出質(zhì)量判斷，并給出質(zhì)量分?jǐn)?shù)。在具體作法上，可在一定的光照、視距、分辨率大小等條件下，由一組專家和非專家觀察者分別對所評價的
5、同一圖像進(jìn)行打分，然后按照一[2]定的規(guī)則得出一個總的評價結(jié)果。主觀評價主要有兩種尺度，即絕對尺度和相對尺度，所謂絕對尺度就是對給定影像給出絕對的質(zhì)量評分結(jié)果，而相對尺度就是確定某影像在一批相比較的影像中的相對質(zhì)量尺度。主觀方法相對于客觀方法更有說服力，因為圖像最終的服務(wù)311對象是人的眼睛。而主觀的評價測試，其實(shí)驗的條件較為困難，觀察者的知識水平會影響評分的結(jié)果，且又受到個人情緒等一些無法預(yù)測與控制的因素的影響。所以我們目前考慮的是基于人眼視覺的圖像質(zhì)量評價模型，它不僅對評價本身而且對圖像的成像、處理等都會有很大的幫助。2、客觀評價方法[4]1、均方誤差()MSE和峰值信噪比(PS
6、NR)。兩者的定義分別是：NM21'MSE=?∑∑()fijfij（1）NMij==112LPSNR=10log（2）10MSE'其中N，M分別是x，y方向圖像像素點(diǎn)的個數(shù)，f和f分別是原始圖像和重構(gòu)圖像在ijij點(diǎn)()ij,上的取值，L是圖像中灰度取值的范圍，對8比特的灰度圖像而言L=255。峰值信噪比()PSNR反映的是整個圖像的失真程度，一般情況下，峰值信噪比()PSNR愈大的圖像其質(zhì)量愈高。2、信息熵對一個隨機(jī)事件E，如果它的出現(xiàn)概率是PE()，那么它包含的信息為：1I()EP==log?log2()E（3）PE()將一副靜止圖像看作一個具有隨機(jī)輸出的信源，信源符號集B定義為
7、所有可能的符號的集合，信源產(chǎn)生符號b的概率是Pb{}，那么一幅圖像的平均信息率可用下式表111示：LLHu()=?=∑∑PbIPb()ii()()??Pb()ilog2Pb()i（4）ii==11將Hu()稱為信息的熵，它定義了觀察到單個信源符號輸出時所獲得的平均信息量。信息熵達(dá)到最大的情況出現(xiàn)在信源各符號的出現(xiàn)概率相等時，而信源此時提供最大可能的信源符號平均信息量?？陀^評價方法是用恢復(fù)圖像偏離原始圖像的誤差，來衡量圖象恢復(fù)的質(zhì)量，看起來直觀、[3]
