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《基于稀疏表示的圖像質(zhì)量評價(jià)算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號(hào)密級碩士學(xué)位論文題目：基于稀疏表示的圖像質(zhì)量評價(jià)算法研究英文并列題目：ImageQualityAssessmentMethodResearchBasedonSparseRepresentation研究生：程大宇專業(yè)：軟件工程研究方向：圖像質(zhì)量評價(jià)導(dǎo)師：桑慶兵指導(dǎo)小組成員：學(xué)位授予日期：2016年6月答辯委員會(huì)主席：張曦煌江南大學(xué)地址：無錫市蠡湖大道1800號(hào)二O一六年六月摘要摘要在人類感知世界和相互交流的過程中，視覺信息扮演著重要的角色，近年來，計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)科技的高速發(fā)展使數(shù)字圖像的在眾
2、多行業(yè)得以應(yīng)用，越來越多的人開始拍攝、傳輸、使用數(shù)字圖像，而如何高效準(zhǔn)確地對圖像質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)成為一個(gè)焦點(diǎn)問題?，F(xiàn)有的圖像質(zhì)量評價(jià)方法大致可分為主觀評價(jià)和客觀評價(jià)兩類。主觀評價(jià)的結(jié)果準(zhǔn)確可靠，但操作繁瑣費(fèi)時(shí)費(fèi)力，可應(yīng)用場景不多。相比之下客觀圖像質(zhì)量評價(jià)更具應(yīng)用推廣價(jià)值，但由于圖像失真的成因、類型及表現(xiàn)等因素各不相同，客觀評價(jià)方法的研究仍是一項(xiàng)重要且具有挑戰(zhàn)性的工作。本文結(jié)合稀疏表示理論，對客觀圖像質(zhì)量評價(jià)方法進(jìn)行了深入的研究，主要內(nèi)容如下：(1)提出一種結(jié)合時(shí)頻域自然場景統(tǒng)計(jì)特征的無參考圖像質(zhì)量評價(jià)方
3、法，利用梯度幅值與拉普拉斯變換圖像的聯(lián)合統(tǒng)計(jì)信息和小波變換子帶相關(guān)性組成特征字典，并對測試圖像特征稀疏表示，最后綜合稀疏系數(shù)與字典圖像DMOS值獲得預(yù)測質(zhì)量得分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法在保證評價(jià)快速準(zhǔn)確的基礎(chǔ)上，更具泛化性和穩(wěn)定性。(2)提出一種使用均勻模式LBP立體圖像無參考質(zhì)量評價(jià)方法。紋理特征對于圖像質(zhì)量有很大的影響，而LBP分布可以對圖像紋理信息進(jìn)行很好的描述，首先對平面圖像計(jì)算LBP分布作為平面特征，再計(jì)算立體圖像絕對視差圖，并取其部分LBP分布作為立體感知特征，最后采用稀疏表示模擬感知客觀
4、信息的過程，用特征字典對測試圖像特征稀疏表示，獲得圖像質(zhì)量。試驗(yàn)環(huán)節(jié)證明了該方法可以有效地對立體圖像質(zhì)量作出評價(jià)。(3)提出一種基于人眼視覺系統(tǒng)特性的全參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法。利用小波分解模擬人眼的多通道特性，稀疏表示還原哺乳動(dòng)物低級視覺神經(jīng)感受野的稀疏性，將參考圖像子帶像素塊作為字典對失真圖像像素塊進(jìn)行稀疏表示，利用自行定義的三個(gè)衡量稀疏表示過程的指標(biāo)對失真圖像質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測。實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)表明，本方法各項(xiàng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果均穩(wěn)定準(zhǔn)確，與人眼視覺系統(tǒng)有較高的一致性。關(guān)鍵詞：圖像質(zhì)量評價(jià)；稀疏表示；自然場景統(tǒng)計(jì)特征；人
5、眼視覺系統(tǒng)1AbstractAbstractIntheprocessofhumanbeingsperceivetheworldandcommunicatewitheachother,visualinformationplaysasignificantrole.Inrecentyears,thankstotherapiddevelopmentofcomputertechnologyandInternettechnology,digitalimageisappliedinmanyindustries,m
6、oreandmorepeoplebegintoshoot,transmitanduseit.So,howtoassesstheimagequalityefficientlyandaccuratelyhasbecomeafocusproblem.Existingimagequalityassessmentmethodcanbedividedintosubjectiveassessmentandobjectassessment.Althoughsubjectassessmentcangetaresult
7、accurateandreliable,it’stime-consumingandinconvenient,hardtoapplicantpractically.Comparedwiththesubjectimageassessment,objectimageassessmenthasthevalueforexpansionandapplication.Butasaresultofimagedistortionfactorssuchasthecause,typeandperformanceareno
8、tidentical,objectimageassessmentresearchisstillasignificantanchallengingjob.Combiningthesparserepresentationtheory,thisdissertationresearchtheobjectimageassessmentdeeply,themajorcontentsareasfollowsingeneral:First,weproposeablindimagequ
