图像质量评价方法研究进展

图像质量评价是图像处理领域的研究热点。该文综合论述了图像质量的主观和客观评价方法,重点阐述了单视点图像质量的客观评价方法。对目前比较常用的峰值信噪比和均方误差全参考评价算法进行了分析并指出其存在的问题。然后,对基于误差敏感度和基于结构相似度的评价算法进行了论述和分析,并对质降和无参考评价方法进行了综述。根据视点的个数,图像质量评价可分为对传统单视点图像和立体图像的评价。该文还对立体图像质量评价算法进行了分析讨论。最后,就图像质量评价算法的进一步发展提出了若干技术与研究方向的展望。     

媒体资产管理系统中的视频图像质量评价研究

首先介绍了图像质量的主观评价和客观测量方法,具体分析了双刺激连续质量标度法和双刺激损伤标度法,根据媒资系统中各种视频图像的不同特点,针对性地提出了对应的图像质量评价方法,为当前电视台媒资系统性能的测试与评价提供参考。     

夜视融合图像质量客观评价方法

为建立通用、客观的融合图像质量评价方法，在分析图像质量评价与融合图像质量评价关系基础上，给出了图像质量评价与融合图像质量评价的一般表达式。依据信息理论和结构相似度评价方法，对建立的4种客观评价指标，采用4种融合方法获得的36幅融合图像进行了主观评价实验，统计分析结果显示，结合人类视觉系统的客观评价方法优于熵、交互信息量等评价指标，但仍未达到高度的主客观一致性，说明构建通用、高效、主客观一致性好的融合图像质量评价指标存在较大难度，同时对可能存在的原因进行了分析。     

自适应光学成像事后处理LoG域匹配图像质量评价

图像质量评价是地基光电探测任务中的基础性的研究工作之一,与其他事后处理任务密切相关。重点研究了无参、客观自适应光学图像的质量表示与指标提取方法,总结了目前对图像质量评价研究的基本框架及研究现状。提出了一种基于非线性能量归一化的自适应光学图像质量感知模型,并结合自适应光学系统与人眼视觉感知的特性,提取了两个无参、客观像质评价指标,该指标可用于帧选、复原等关键任务中,实现对图像质量的自动评价或图像内容变化的自动检测,评估结果与人眼主观评价呈现出良好的一致性。     

基于场景理解的双波段彩色融合图像质量评价

图像质量评价是双波段彩色融合处理算法及系统评价的基础,文中研究了一种可见光与红外彩色融合图像质量评价方法。提出了基于场景理解的图像感知质量PQSU 综合评价指标,选择三类典型场景彩色融合图像进行了主观视觉评价实验; 通过对已有评价指标与PQSU 综合指标的主观评价实验结果进行多元线性回归分析,建立了PQSU 的预测模型。结果表明:融合图像的场景颜色协调性与自然感高度相关;利用图像清晰度和颜色协调性可以有效地预测PQSU;针对不同场景类型,已有评价指标在PQSU 的预测模型中所占的权重有所不同,但预测模型的基本形式保持不变。文中提出的PQSU 及其预测模型为进一步发展融合图像质量客观评价模型奠定了基础。     

数字图像客观质量评价方法研究

文中重点探讨了数字图像客观质量评价方法.首先指出目前通用的均方误差和峰值信噪比方法存在缺陷;然后对目前研究的较为成熟的全参考和弱参考质量评价进行归纳总结,将新的图像质量客观评价研究分为三类:基于人类视觉系统的质量评价、基于质量相关因素的质量评价和基于结构失真的质量评价,并对每一类的主要模型进行了性能分析;最后指出了图像质量评价的研究方向.     

有线数字电视用户家庭图像质量评估与改善的研究

本文在对有线数字电视整体转换的到户图像质量和北京地区到户图像质量调研的基础上,结合国际国内图像质量评价方法和图像质量评价要求,采用主观评价和客观测试的方法,对影响图像质量的因素进行了分析,并提出了图像质量评估与改善的方法。     

可见光与红外融合的汽车抗晕光图像评价方法

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。     

视频图像质量主观评价辅助系统的设计与应用

根据数字电视图像质量主观评价方法相关标准,设计了视频图像质量主观评价辅助系统,并将系统应用于多种新媒体的图像质量评价,研究视频图像质量与视频码率的最佳搭配点。     

一种基于最小可察觉失真的立体图像质量客观评价方法

立体图像质量是评价立体视频系统性能的有效途径,而如何利用人类视觉特性对立体图像质量进行有效的评价是目前的研究难点。本文通过分析最小可察觉失真(JND,just noticeable distortion)视觉感知模型,并结合反映图像结构信息的奇异值矢量,提出了一种基于JND的立体图像质量客观评价方法。评价方法由图像质量评价和深度感知评价两部分组成,首先提取反映图像质量和深度感知的特征信息作为立体图像特征信息,然后根据立体图像的不同失真类型情况对其特征进行融合,通过支持向量回归(SVR,support vector Regression)预测得出立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,采用本文提出的客观评价方法对立体数据测试库进行评价,在不同失真类型或混合失真评价结果中,Pearson线性相关系数(CC)值均在0.94以上,Spearman等级相关系数(SROCC)值均在0.92以上,符合人眼视觉特性,能够很好地预测人眼对立体图像的主观感知。     

交互式视频质量评价方法研究进展

在交互式视频应用快速发展的同时,如何评价视频质量成为当前亟待解决的挑战性难题,其成果对整个多媒体通信系统的各环节技术发展具有关键作用。从主观质量评价、客观质量评价两个角度综述了当前交互式视频质量评价的研究与应用现状,其中主观质量评价方法包括主观视频质量评价数据库、主观视频质量评价打分与计算机制,客观质量评价方法则包括视觉信号处理与分析、深度学习机制下的评价与建模方法等。在总结上述研究方法与成果的基础上,展望了本领域的研究与发展。     

基于稀疏表示的立体图像客观质量评价方法

提出了一种基于稀疏表示的立体图像质量评价方法 ,分为训练和测试两个部分。在训练部 分,通过训练不同频带的立体图像获得立体图像的稀疏字典;在测试部分,根据稀疏字典计 算得到立体图 像的稀疏特征,定义了稀疏特征相似度衡量原始和失真图像信息的差异,并根据稀疏字典计 算了频带增益和左右视点的融合权值,最后融合稀疏特征相似度作为立体图像质量的 客观评价值。在立体图像测试库上的实验结果表明,本文方法的评价结果与主观评价结果有 较好的相关性,符合人类视觉系统的感知。     

光电成像干扰图像质量评估

干扰图像质量评估是光电成像干扰的一个难点问题,评估结果应与人类主观视觉感受相匹配.该文分析了光电干扰图像的特点和普通图像质量评估方法的局限性.然后,依据人眼主观视觉特性,利用四叉树数据结构划分方法,将干扰图像划分为边缘部分和非边缘部分.对于边缘部分,构造边缘比较函数评估干扰前后图像边缘变化的情况;对于非边缘部分,引入基...     

M2OVQA: Multi-space signal characterization and multi-channel information aggregation for quality assessment of compressed omnidirectional videos

Considering the high requirements for omnidirectional video compression, we propose an objective quality evaluation method to assess quality loss in encoding omnidirectional videos. According to characteristics of 360° videos, we consider multi-space signal characterization (MSSC) to fully characterize the distortions of video signals from spatial/image domains to frequency domains and from image content to motion information, and further consider multi-channel information aggregation (MCIA) to fuse scores from multiple projection planes and temporal divided groups. The main innovation of our method is to establish a universal framework in bridging the connection between typical quality assessment and 360° quality assessment to measure 360° video quality effectively and efficiently. Experimental results show that our method outperforms state-of-the-art 2D quality metrics and quality metrics for omnidirectional images.     

基于梯度结构相似度的无参考模糊图像质量评价

在对模糊图像边缘膨胀后进行边缘膨胀块提取的 基础上,提出一种基于梯 度结构相似度(GSIM)的无参考模糊图像质量评价方法(NRGSIM)。首先,将原始模糊图像经过低 通滤波生成再模糊图像;之后,将原始模糊图像生成的边缘膨胀图像进行8×8分块,并将子块 划分为边缘膨胀块和平滑块;然后,计算原始模糊图像和再模糊图像中所有对应到边缘膨胀 图 中边缘膨胀块的相应子块的GSIM;最后,平均得到整幅图像的模糊值。在4个数据 库上实验结果表明,本文方法评价结果合理、稳定,更加符合人类视觉特性,与主观评分有 较好的一致性,而且计算简单,取得了很好的评价效果,LIVE2数据库上的SROCC指标达到0.964。     

注意力模型指导下的视频质量评价方法

在视频质量评价方法中,常常需要对人眼视觉系统做出合理的假设,其中注意力模型就是一个很重要的因素。提出了一种在注意力模型指导下的视频质量评价方法,在图像帧的质量评价中加入了显著性区域信息,使之更能符合人眼视觉特性,并兼顾了视频中的运动信息,在一定程度上提高了客观质量评价方法的性能。     

Ambiguity of objective image quality metrics: A new methodology for performance evaluation

Objective image quality metrics try to estimate the perceptual quality of the given image by considering the characteristics of the human visual system. However, it is possible that the metrics produce different quality scores even for two images that are perceptually indistinguishable by human viewers, which have not been considered in the existing studies related to objective quality assessment. In this paper, we address the issue of ambiguity of objective image quality assessment. We propose an approach to obtain an ambiguity interval of an objective metric, within which the quality score difference is not perceptually significant. In particular, we use the visual difference predictor, which can consider viewing conditions that are important for visual quality perception. In order to demonstrate the usefulness of the proposed approach, we conduct experiments with 33 state-of-the-art image quality metrics in the viewpoint of their accuracy and ambiguity for three image quality databases. The results show that the ambiguity intervals can be applied as an additional figure of merit when conventional performance measurement does not determine superiority between the metrics. The effect of the viewing distance on the ambiguity interval is also shown.     

SIMPLE QUALITY ASSESSMENT FOR BINARY IMAGES

Usually image assessment methods could be classified into two categories： subjective assessments and objective ones. The latter are judged by the correlation coefficient with subjective quality measurement MOS （Mean Opinion Score）. This paper presents an objective quality assessment algorithm special for binary images. In the algorithm, noise energy is measured by Euclidean distance between noises and signals and the structural effects caused by noise are described by Euler number change. The assessment on image quality is calculated quantitatively in terms of PSNR （Peak Signal to Noise Ratio）. Our experiments show that the results of the algorithm are highly correlative with subjective MOS and the algorithm is more simple and computational saving than traditional objective assessment methods.