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《基于視覺感知的彩色圖像質(zhì)量評價》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、基于視覺感知的彩色圖像質(zhì)量評價摘要：圖像質(zhì)量評價是圖像處理與計算機視覺一個重要研究方向，近年來雖然出現(xiàn)了許多不同的基于人類視覺系統(tǒng)的評價方法，如SSIM，IFC，VSNR等。這些算法都提高了評價準確率但仍留有較大可以提升的空間，而且他們大多只針對圖像的灰度信息，簡單地將彩色信息丟棄，而人眼會根據(jù)圖像的灰度和色彩兩個方面去識別和評價圖像。為了滿足人眼視覺感受需要自然化歸一化處理圖像，并且通過色彩等多個尺度提取圖像顯著特征，賦予合適的權重來重新計算圖像的結構相似性，最終做出更精確的圖像質(zhì)量評價。中國8/vie 關鍵詞：彩色圖像質(zhì)量評價；視覺感知；自然化；顯著特征；結構相似性 中圖分類號
2、：TP391文獻標識碼：A：1009-3044（2017）02-0186-03 1引言（IQA簡介） 數(shù)字圖像在圖像采集、分析、傳輸、處理和重建的過程中，非常容易發(fā)生不同程度不同類型的扭曲和失真，導致圖像的視覺質(zhì)量降低。而為了保持、控制和增強圖像質(zhì)量，在圖像的采集、管理、傳輸和處理過程中，判斷圖像失真程度、識別和量化圖像質(zhì)量等級就顯得尤為重要。經(jīng)過40多年的發(fā)展，圖像質(zhì)量評價技術得到了充分的發(fā)展，國際上也出現(xiàn)了一批成熟的評價標準與評價算法。圖像質(zhì)量評價方法分為主觀評價方法與客觀評價方法?！ ?.1圖像質(zhì)量主觀評價 在大多數(shù)圖像處理應用程序中，人類是最終接受者，所以最可靠的IQA方
3、法應該是主觀評價方法。針對數(shù)字圖像的主觀評價法在國際電信聯(lián)盟（ITU）給出過中定義[1]。根據(jù)定義，主觀評價有四種評價方式：雙刺激損傷分級法、雙刺激連續(xù)質(zhì)量分級法、單刺激分級法和單刺激連續(xù)質(zhì)量分級法?！ 未碳ず碗p刺激的主要區(qū)別在于評價者是獨立對圖像進行評價而不存在想要的參照物，雙刺激方法中評價人員將原始圖像與多個待評價的圖像組成‘圖像對’，并且先讓評價人員觀看無失真圖像，形成一個參考基準，然后在對失真圖像進行展示，在對比之后，評價人員根據(jù)待評價失真圖像的主觀感受給出圖像質(zhì)量等級。連續(xù)質(zhì)量分級則是將多組原始圖像和待評價圖像給評價人員觀看，但與直接分級不同的是，原始圖像和待評價圖像顯示的
4、順序是隨機的，并且一起對顯示的兩張圖像都要進行評分，該方法采用連續(xù)分數(shù)表示，使用百分制?！ ∧壳?，采用大量的觀測人員進行DSCQS方法評分所得出的“平均意見分”（MeanOptionScore，簡稱MOS）方法被認為是最佳的IQA方法。然而MOS方法的花銷成本大同時速度太慢，難以實際應用?！ ?.2圖像質(zhì)量客觀評價 與主觀評價相對應的圖像質(zhì)量客觀評價方法，其本質(zhì)就是一套根據(jù)人眼的主觀視覺系統(tǒng)（HVS）的高效的圖像質(zhì)量自動評價系統(tǒng)?？陀^評價方法根據(jù)評價系統(tǒng)是否有參考對象分為全參考圖像質(zhì)量評價（能獲取參考圖像的全部信息，簡稱FR），參考圖像質(zhì)量評價（只能獲取參考圖像的部分信息，簡稱RR）
5、，無參考圖像質(zhì)量評價系統(tǒng)（簡稱NR）。目前FR-IQA方法已經(jīng)日臻完善，RR-IQA和NR-IQA的研究熱度持續(xù)上升，然而FR和RR都需要獲取待測圖像的對比圖像的全部或者部分信息，這一點在實際應用中經(jīng)常無法實現(xiàn)，也是IQA領域當前研究的熱點，目前的NR-IQA根據(jù)適用范圍大致分為兩類：針對特定失真類型的算法，通用型算法。前者在使用時需要預先知道圖像的失真類型，諸如模糊、噪聲、壓縮等，適用范圍受到了限制，但失真特征易于定義和提取，但適用范圍受到了限制，通用型NR-IQA的研究受到更多的重視。 在過去四十多年，圖像質(zhì)量評價（IQA）得到了快速的發(fā)展。而在研究初期，為了減少模型設計的復雜度
6、，大部分的IQA算法都只針對灰度圖像進行評價，而對于彩色圖像，他們主要有兩種處理方法：把原彩色圖像轉換到灰度尺度運算，或者將圖像分解為R、G、B三個通道，將原圖像變?yōu)槿ǖ阑叶葓D像進行評價。而隨著人們對圖像質(zhì)量評價精確性的要求逐漸變高，色彩這個重要的圖像質(zhì)量評價指標開始被越來越多的研究人?T重視，并提出一系列新的針對彩色圖像的質(zhì)量評價算法?！ ?基于彩色圖像中的灰度信息評價 人作為圖像信息的主要接受載體，研究人眼的視覺原理可以對建立圖像質(zhì)量客觀評價模型有重要意義。目前研究發(fā)現(xiàn)，物體成像主要在視網(wǎng)膜上，視網(wǎng)膜結構如下圖所示?！ 膱D1中，我們知道光線通過瞳孔晶狀體，將光線匯聚在視網(wǎng)膜上
7、。視網(wǎng)膜中含有兩種視覺細胞，分別是負責感受光亮度強弱柱狀細胞――視桿細胞、感受光的色彩的錐狀細胞――視錐細胞。光線通過兩種光感細胞將圖像的完整信息傳遞給大腦。而在視網(wǎng)膜中，視感細胞數(shù)量遠多于視錐細胞，人眼對亮度的敏感程度也大于對色彩的敏感程度。而且，只計算灰度信息會減少整個評價模型的復雜度，提高計算效率。因而出現(xiàn)了大量的只利用彩色圖像灰度信息的質(zhì)量評價算法?！ ∽罱?jīng)典的有參考圖像質(zhì)量評價方法是MSE和PNSR[2]，他們通過直接計算失真圖像與參
