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《無參考圖像質(zhì)量評價綜述》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第41卷第6期自動化學(xué)報Vol.41,No.62015年6月ACTAAUTOMATICASINICAJune,2015無參考圖像質(zhì)量評價綜述王志明1;2摘要圖像質(zhì)量對人類視覺信息的獲取影響很大,如何在沒有參考圖像的情況下準(zhǔn)確地評價失真圖像的質(zhì)量是一個關(guān)鍵但又非常困難的問題.本文回顧了近20年來無參考圖像質(zhì)量評價發(fā)展的主要技術(shù).首先,介紹了這一領(lǐng)域常用的衡量評價算法性能的技術(shù)指標(biāo),以及幾個網(wǎng)上共享的典型圖像質(zhì)量評價數(shù)據(jù)庫;然后,對各種無參考圖像質(zhì)量評價算法進(jìn)行詳細(xì)的分類介紹和特點評析;最后,基于典型數(shù)據(jù)庫對近幾年的一些非特定失真圖像質(zhì)量評價方法進(jìn)行了性能測試和比較.
2、目的是為這一領(lǐng)域的研究人員提供一個較為全面的、有價值的文獻(xiàn)參考.關(guān)鍵詞圖像質(zhì)量評價,無參考圖像質(zhì)量評價,相關(guān)系數(shù),模糊,噪聲引用格式王志明.無參考圖像質(zhì)量評價綜述.自動化學(xué)報,2015,41(6):1062?1079DOI10.16383/j.aas.2015.c140404ReviewofNo-referenceImageQualityAssessment1;2WANGZhi-MingAbstractImagequalityhasastrongimpactonhumanvisualinformationacquisition.Itisakeybutdi±cult
3、tasktoevaluatethequalityofadistortedimagewithoutareferenceimage.Thispaperreviewsthemaintechniquesofno-referenceimagequalityassessment(IQA)developedduringthepast20years.Firstly,sometechnicalindexesforIQAalgorithmevaluationandseveralpublicIQAdatabasesavailableonnetworkareintroduced.Then
4、,variousno-referenceIQAalgorithmsareintroduced,sortedanddiscussedindetail.Atlast,severalnon-distortion-speciˉcno-referenceIQAalgorithmspresentedinrecentyearsaretestedandcomparedonapublicdatabase.Thepurposeofthispaperistoprovideanintegratedandvaluablereferenceforno-referenceIQAresearch
5、.KeywordsImagequalityassessment(IQA),no-referenceimagequalityassessment(NR-IQA),correlationcoe±cient,blur,noiseCitationWangZhi-Ming.Reviewofno-referenceimagequalityassessment.ActaAutomaticaSinica,2015,41(6):1062?1079圖像作為視覺信息的來源,蘊含了大量的有價方法是由計算機根據(jù)一定算法計算得到圖像的價值信息.在圖像的獲取、存儲、傳輸、顯示等過質(zhì)量指標(biāo),根據(jù)
6、評價時是否需要參考圖像又可以程中不可避免地會引入一些干擾因素,如噪聲、模分為全參考(Fullreference,FR)、半?yún)⒖?部分參糊、數(shù)據(jù)丟失等,這些都會造成圖像質(zhì)量的下降(降考)(Reducedreference,RR)和無參考(Norefer-質(zhì)、失真).圖像質(zhì)量的好壞直接影響到人們的主ence,NR)等三類評價方法.全參考方法(FR)在觀感受和信息量獲取,圖像質(zhì)量評價(Imagequal-評價失真圖像時,需要提供一個無失真的原始圖ityassessment,IQA)的研究也在近20年受到廣像,經(jīng)過對二者的比對,得到一個對失真圖像的評泛的重視.圖像質(zhì)量評價
7、可以分為主觀評價方法和價結(jié)果,如信噪比(Signalnoiseratio,SNR)、峰客觀評價方法,主觀評價由觀察者對圖像質(zhì)量進(jìn)值信噪比(Peaksignalnoiseratio,PSNR)、均方行主觀評分,一般采用平均主觀得分(Meanopin-誤差(Meansquareerror,MSE)、平均結(jié)構(gòu)相似度ionscore,MOS)或平均主觀得分差異(Di?erential(Meanstructuresimilarity,MSSIM)[1]、視覺信息meanopinionscore,DMOS)(即人眼對無失真圖保真度(Visualinformationˉdeli
8、ty,VI
