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近年来有大量关于无参考模糊图像质量评价的研究,但是目前很多方法都忽略了图像内容对评价结果的影响.针对纯背景的无显著性目标图像和含背景的显著性目标图像的模糊评价方式是不同的,基于人眼注意力机制,前者侧重于图像的整体模糊,而后者更侧重于图像的局部细节模糊.整体模糊指的是图像整体内容的锐度信息,局部细节模糊指的是图像不同位置的局部锐度信息,二者可以将视觉显著性和图像内容更好地结合起来.针对上述问题,提出了一种基于显著性目标分类的无参考模糊图像质量评价方法.首先提出了一种基于显著性检测的目标分类算法,对待评价图像进行显著性目标分类,然后根据分类结果提取其局部模糊特征和全局模糊特征,最后对这两个特征进行融合得到最终的质量评估分数.实验结果表明,该算法不仅在BLUR数据库上取得最优的评价效果,同时在LIVE、CSIQ和TID2013数据库上也有较好的结果,具有很好的鲁棒性.此外,本文算法在各数据库中也表现出了优异的统计性能. 相似文献
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为了解决汽车抗晕光场景中,融合图像质量的客观评价与人眼视觉效果不一致的问题,提出了一种新的可见光与红外融合图像质量评价方法,该方法通过设计自适应迭代阈值法自动确定融合图像的晕光临界灰度值,并将融合图像自动分为晕光区和非晕光区。针对晕光区,设计晕光消除度指标评价晕光消除的效果;针对非晕光区,从多方面评价色彩、细节信息的增强效果,并甄选出合适的指标构成完整的图像质量评价体系。为验证该方法的合理性,对采用4种不同算法的融合图像进行评价,实验分析表明,该方法的主客观评价结果一致,适于评判不同可见光与红外融合的抗晕光图像质量及算法的优劣。 相似文献
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针对高动态环境下视觉导航系统的可靠性受到运动模糊制约,而现有的结构相似度算法(SSIM)对模糊图像评价不敏感的问题,提出了一种基于改进结构相似度的无参考运动模糊图像质量评价算法。首先,将原始运动模糊图像经过同运动方向的模糊算子生成再模糊图像;之后,将原始模糊图像与再模糊图像进行8×8分块,并在相应子块中找到边缘信息丰富的子块;然后,计算原始模糊图像和再模糊图像中对应边缘信息丰富子块的结构相似度;最后,通过边缘置信度对子块加权得到整幅图像的模糊评价指标。实验结果表明,此评价方法结果与主观评价结果具有较高的一致性,能够准确地对运动模糊图像进行评价。由于本方法能有效地优化边缘子块的权值,与传统的平均结构相似度(MSSIM)评价方法相比,具有更高的灵敏性。 相似文献
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一种基于局部方差和结构相似度的图像质量评价方法 总被引:7,自引:2,他引:5
针对结构相似度(SSIM)方法对图像不同失真类型的敏感程度不同的问题,提出了一种基于局部方差和结构相似度的图像质量评价方法.计算并比较了两图像整体局部方差的分布,分析了度量结果所表征的图像特征.局部方差较好地体现了图像的细节信息,因此对于模糊等失真类型较为敏感,但是对于噪声污染等失真类型的敏感程度较低.因此,本文提出的评价方法将局部方差与结构相似度方法相结合,平衡了二者对造成图像失真各种因素的不同敏感偏向,从而使评价结果更加接近人眼对图像质量的主观感觉.实验结果表明,该方法充分考虑了图像中人跟比较敏感的细节信息的完整程度对图像质量的影响,评价结果优于SSIM方法,与人的主观感觉的一致性较好. 相似文献
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针对融合图像质量评价问题,分析了图像质量评价与融合图像质量评价的关系,给出了融合图像质量评价方法的一般表达公式,指出构造实际并不存在的参考图像是解决融合图像质量评价问题的关键。在此基础上,基于空域结构相似度评价方法,对输入源图像和融合图像分别进行小波分解,利用输入源图像小波分解系数构造参考图像小波系数,然后根据人眼视觉敏感度带通特性对参考图像和融合图像的各小波频带进行加权,从而得到整幅图像的小波域结构相似度评价指标,利用目标可探测性、细节可分辨能力和图像整体舒适性构成主观评价指标分别和交互信息量、基于空域的结构相似度比较。实验结果表明,相比于传统的客观评价方法,提出的方法所得结果与主观评价结果的一致性更好。 相似文献
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为了度量多种失真类型的图像质量,根据人类视觉系统(HVS)对图像空域结构信息高度敏感和任一类型的失真都会产生像素失真理论,提出一种基于结构信息和像素失真的无参考的质量评价方法.该方法利用色彩信息提取能够表征图像结构信息的视觉内容结构图,并加权像素失真来度量图像质量,同时对部分失真类型进行修正.该方法不涉及任何参数设置也无需训练过程.实验结果表明,该方法能够较好地评价白噪声、JPEG压缩、高斯模糊、JPEG2000压缩和FastFading等失真图像的质量,并与主观评价方法有较好的一致性. 相似文献
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为了提高多光谱图像与全色图像的融合质量,研究了多种滤波器和融合算法,提出了基于多级引导滤波器的区域融合方法。采用该方法对多光谱图像进行插值,利用改进的分水岭算法对全色图像进行区域划分,并将划分结果映射至每个多光谱图像,然后将多光谱图像与全色图像利用多级引导滤波器分别进行滤波,得到各自的细节信息,最后根据每个区域中全色图像和多光谱图像的关系指标局部相关系数与4阶相关系数的大小,对细节信息进行区域融合,得到融合后的多光谱图像。结果表明,该算法充分保留了多光谱图像的光谱信息,并尽可能多地注入了全色图像的细节信息,成功地提高了多光谱图像的融合效果。 相似文献