資源描述：
《基于視覺(jué)感興趣度和視覺(jué)系統(tǒng)特性融合的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法-論文.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第14卷第7期2014年3月科學(xué)技術(shù)與工程VoI．14No．7Mar．20141671—1815(2014)07—0236—05ScienceTechnologyandEngineering⑥2014Sci．Tech．Engrg．基于視覺(jué)感興趣度和視覺(jué)系統(tǒng)特性融合的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法李貴民馬豐原(計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，電氣與控制工程學(xué)院，西安科技大學(xué)，西安710054)摘要在對(duì)視覺(jué)感興趣度和人類視覺(jué)系統(tǒng)特性深入分析研究的基礎(chǔ)上，提出了一種基于視覺(jué)感興趣度和視覺(jué)系統(tǒng)特性相融合的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)新方法。該方法首先根據(jù)影響視覺(jué)感
2、興趣度的五個(gè)因子進(jìn)行綜合得到感興趣度因子，結(jié)合結(jié)構(gòu)相似性方法得到感興趣度模型。然后利用小波分解后的子頻帶圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，對(duì)結(jié)果進(jìn)行視覺(jué)敏感度加權(quán)，在此基礎(chǔ)上得到評(píng)價(jià)算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出的算法的正確性，其測(cè)試結(jié)果并與視覺(jué)主觀感受保持很好的一致性。關(guān)鍵詞圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)視覺(jué)感興趣度視覺(jué)系統(tǒng)(HVS)小波分解對(duì)比敏感度結(jié)構(gòu)相似性中圖法分類號(hào)TP391．41；文獻(xiàn)標(biāo)志碼A隨著數(shù)字化和信息化的發(fā)展，數(shù)字圖像處理技方法沒(méi)有考慮人眼的視覺(jué)特性，在一些情況下難以術(shù)越來(lái)越多地應(yīng)用于人們的日常生活和工作中，與得到與主觀評(píng)價(jià)非常一致的結(jié)
3、果。因此尋找可以結(jié)此同時(shí)，與這些相關(guān)的問(wèn)題，例如圖像編碼壓縮，通合人類視覺(jué)特性的新的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法顯得愈加過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳輸以及對(duì)圖像進(jìn)行處理等技術(shù)中出現(xiàn)的重要。失真降質(zhì)問(wèn)題，越來(lái)越影響到人們的工作和研究，這針對(duì)此問(wèn)題，本文通過(guò)對(duì)人類視覺(jué)系統(tǒng)特性進(jìn)就要求對(duì)現(xiàn)有圖像處理算法進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)已有的同行深入的研究，提出一種結(jié)合視覺(jué)感興趣度和視覺(jué)類算法進(jìn)行選擇，這就對(duì)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法提出了特性的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)新方法，以達(dá)到更加準(zhǔn)確地對(duì)更高的要求。圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)一般可以分為主觀方法圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)的目的，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加符合人和客觀方法。由
4、于主觀方法在實(shí)際應(yīng)用時(shí)需要非常類視覺(jué)主觀感受。多有經(jīng)驗(yàn)的觀測(cè)者，操作過(guò)程非常繁瑣，耗費(fèi)時(shí)間1視覺(jué)感興趣度和HVS特性長(zhǎng)、費(fèi)用大，而且測(cè)試結(jié)果容易受到外界環(huán)境和測(cè)試條件的影響，穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)很難做到，因此現(xiàn)有人的視野雖然說(shuō)非常廣闊，但是注意力往往集的研究一般都是基于客觀方法進(jìn)行的。傳統(tǒng)的經(jīng)典中的范圍很小，只有被視網(wǎng)膜中央凹感知的區(qū)域才客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法有均方根誤差方法(MSE)和峰是人的注意力集中的區(qū)域。通常我們?cè)谟^察圖像值信噪比的方法(PSNR)，這些方法利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原時(shí)，在注意點(diǎn)投入的時(shí)間較多，獲取的細(xì)節(jié)信息較理，只
5、考慮了圖像像素點(diǎn)隨機(jī)誤差造成的圖像降質(zhì)，多，因而圖像質(zhì)量發(fā)生變化的區(qū)域是否在注意點(diǎn)區(qū)雖然在一定的時(shí)間里得到了廣泛的應(yīng)用，但是由于域?qū)σ曈X(jué)感知結(jié)果影響很大。視覺(jué)感興趣機(jī)制是人所有的自然圖像都是具有結(jié)構(gòu)特性而不是獨(dú)立的像們?cè)趶?fù)雜的視覺(jué)場(chǎng)景中能夠快速篩選出其中重要視素點(diǎn)簡(jiǎn)單的集合，對(duì)圖像像素誤差進(jìn)行簡(jiǎn)單數(shù)理統(tǒng)覺(jué)信息并進(jìn)行處理的視覺(jué)特性。計(jì)并不能模擬人對(duì)圖像的主觀感受。近年來(lái)提出的人類視覺(jué)系統(tǒng)特性(HVS)主要有視覺(jué)非線性、結(jié)構(gòu)相似度理論和基于結(jié)構(gòu)相似度的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)視覺(jué)敏感度、多通道特性和掩蓋效應(yīng)等。雖然人類方法(SSIM
6、)?從圖像的亮度、對(duì)比度和結(jié)構(gòu)信息進(jìn)視覺(jué)特性對(duì)圖像質(zhì)量都會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的影響，但是由行對(duì)比綜合匯聚得到圖像質(zhì)量，這種方法把圖像作于HVS非常復(fù)雜，到目前為止還沒(méi)有找到可用于數(shù)為一個(gè)整體進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，在一定程度上對(duì)圖像質(zhì)學(xué)計(jì)算的精確的視覺(jué)系統(tǒng)模型?，F(xiàn)有圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)量評(píng)價(jià)方法的發(fā)展起了很大的推動(dòng)作用，但是這種中常用到視覺(jué)對(duì)比敏感度特性和視覺(jué)多通道特性兩個(gè)特性。2013年1O月12日收到，1O月30日修改1．1視覺(jué)感興趣度的提取第一作者簡(jiǎn)介：李貴民，男，講師，研究方向：計(jì)算機(jī)圖形圖像處理視覺(jué)研究表明，對(duì)比度大、形狀細(xì)長(zhǎng)、尺寸較
7、大，計(jì)算機(jī)信息管理。E-mail：yolandaxa@163．tom。位置居中、色彩突出、具有運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)的區(qū)域容易引起7期李貴民，等：基于視覺(jué)感興趣度和視覺(jué)系統(tǒng)特性融合的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法237視覺(jué)注意。由于我們研究的對(duì)象是靜態(tài)的自然圖1．1．5色彩因子像，所以只需考慮前五個(gè)因素。CIE—RGB光譜三刺激值r(A)、g(A)、b(A)首先依據(jù)灰度相似的原理對(duì)圖像進(jìn)行分塊，能間接反映等能光譜色色光的相對(duì)亮度，然而很不設(shè)原圖為，(，Y)，對(duì)每個(gè)位置點(diǎn)(，Y)根據(jù)相鄰像素的對(duì)比度確定分塊區(qū)域的大小。直觀。因?yàn)閞(A)、g(A)
8、、b(A)分別乘以單位量得到的相對(duì)亮度與人眼的明視覺(jué)光譜光視效率函數(shù)△(，y)=∑∑(，(—，Y一)一(，y))(A)相同，為了直觀地表示顏色的亮度，CIE規(guī)定n(1)Y(A)=V(A)，因此Y(A)不僅表達(dá)待配色(等能光△(，Y)=inf{A：△>△；}(2)譜色)中綠原色的數(shù)量，而且還表示待配色色光的式中(，Y)是以(，Y)為中心的(2n+
