变权无参考视频质量评价模型研究

传输信道失真是导致视频图像质量损失的重要原因,而不需要任何附加传输信息的无参考客观评价是监测视频传输质量受损的主要方法.为了提高无参考客观评价模型的准确性和效率,提出模拟人类视觉特性的变权评价模型.变权评价模型综合考虑视频的空域和时域两类质量指标,引入运动强度来量化视频内容中的运动变化程度,根据统计学习的非线性回归法建立变权控制函数;通过变权控制函数动态调整清晰度和平滑度权值来模仿人类视觉特性.实验结果表明该变权评价模型与主观评价符合度高,优于现有评价方案.     

变权无参考视频质量评价模型

由于视频图像在传输过程中信道噪声将导致质量下降,在无需增加传输信息的前提下客观无参评价方法可实现视频质量的自动评估,因此成为一个重要研究课题。为了提高无参考评价方法准确性,提出了符合人类视觉特性的变权评价模型,综合考虑空域中的清晰度和时域中的平滑度两类指标,利用视频内容的运动信息控制权重变化,模型评价结果与主观评价符合度高,简单相关系数为0.85。实验结果表明,符合视觉特性的连续变权方法比固定权值模型准确,计算复杂度比同类研究方案小,具有更大的应用价值。     

一种基于人眼视觉特性的视频质量评价算法

为了更好地提高视频编码效率与视频处理的性能,考虑人眼对不同内容的感知特性和掩蔽效应,以及时域人眼视觉特性,提出一种基于人眼视觉特性的视频客观质量评价算法.首先利用三维Sobel矩阵提取时空特性划分区域,并结合恰可察觉失真视觉阈值与绝对差值图来提取感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行感知加权,并利用线性加权进行空间域融合;最后结合时域人眼视觉特性,利用低通函数模拟人眼的不对称感知,并通过最差情况加权策略得到视频序列客观质量评价值.在LIVE视频质量数据库上的实验结果表明,该质量评价算法具有较好的评价性能,更接近于主观测试结果.     

基于深度学习的无参考立体图像质量评价

立体图像质量评价是评价立体视频系统性能的有效途径,而如何结合人类的视觉特性对立体图像质量进行评价是目前的研究难点.为此提出一种基于深度学习的无参考立体图像质量评价方法,分为训练和测试2个阶段.在训练阶段,首先对左右图像分别进行Gabor滤波,获取不同尺度和方向的统计特征作为单目特性;然后根据人眼视觉系统的双目竞争特性,将左右图像融合得到独眼图,提取其方向梯度直方图作为双目特征;最后通过深度信念网络训练得到特征和主观评价值之间的回归模型.在测试阶段,根据已建立的回归模型,预测得到左右图像质量并联合得到立体图像质量.实验结果表明,文中方法在对称和非对称立体图像数据库都取得了较好的效果,与人类的主观感知保持良好的一致性.     

符合人眼视觉特性的视频质量三层噪声加权评价方法

该文研究了一种从下到上的、基于人的视觉感知特性的、三层噪声加权的视频图像质量客观评价方法,给出了相应的评价模型,并对具有256级灰度值的352×288像素的慢运动人物数字图像序列进行了仿真验证。对比结果表明,该方法是一种行之有效的并与主观评价结果相一致的视频图像质量客观评价方法。     

一种基于人视觉系统的DVC改进算法

为了克服无线多媒体传感器网络中的视频传感节点的处理能力、存储空间和能量严重受限的问题,本文提出一种基于人的视觉系统的分布式视频编码的方案。由于人眼睛的潜在的感受性和视觉掩蔽性能,最小可觉差值以下的变化几乎不能被人的视觉系统感知到。因此,原始帧和边信息之间在感觉阀限之外的信号误差不需要得到纠正。本文基于这种思想,将JND模型应用到WZ编码器中,并对其仿真,实验结果表明,本文所提出的算法在不改变主观质量,甚至提高主观质量时可以较大程度对视频序列进行压缩,降低比特数,具有较好的率失真性能。     

人类深度感知立体图像质量评价方法

立体图像质量评价是感知与显示的基础,也是立体视频系统设计的依据。由于图像的最终接受者是人,所以评价图像质量的关键在于其是否符合人类的视觉系统特性。通过对视觉非线性、对比敏感度、多通道结构和掩蔽效应等人类视觉特性的分析,提出一种符合人类主观感知的立体图像质量评价方法。该方法首先对图像进行5级小波分解,将图像的空间频率按视觉系统的掩盖效应特点分成6个频带分别进行滤波,以改变原始图像的空间频率,然后对每个频带进行相似度度量。根据对比敏感度特性对各个频带的质量评价结果进行加权平均,得到最终的质量评价尺度。实验结果表明,本文方法优于传统的客观质量评价方法,与人的主观感受有更好的一致性,能够反映图像的质量以及立体感。     

基于小波变换和HVS特性的图像质量评价新方法

在分析人类视觉系统(HVS)对比度敏感特性特性的基础上,提出一种基于小波分析与人类视觉系统特性的图像质量评价算法(WSSIM)。此方法先将图像进行小波变换得到不同方向和不同频率的四个频带划分,分别在不同频带上比较失真图像与原图像结构相似度最后,结合HVS中CSF曲线带通特性,赋予四个频带比较结果相应视觉权重值得到归一化的图像质量评价指标WS-SIM。实验结果表明,WSSIM相对于传统方法图像结构相似度评价算法(MSSIM)及其改进算法(MGSSIM)更接近人类主观感受。     

一种基于掩盖效应的感知域图像质量评价方法

图像的压缩编码技术及其比特流在信息空间上的传输控制，为图像质量的评价提出了新课题。通过分析人类视觉系统(HVS)的视觉非线性、多通道及掩盖效应等特性，建立起相应的图像视觉处理模型，并将原始图像与降质图像变换到感知域进行误差分析。在处理HVS模型的多通道中，将图像的空间频率按视觉系统的掩盖效应特点，分成5个带分别进行滤波，以模拟人眼对图像的主观质量评价特性。实验结果表明这种模拟多通道的图像感知域评价模型，得到的HVS值能充分反映人类视觉系统的掩盖效应的特点，用于对图像质量的评价该模型通用性好，与主观评价结果高度一致。     

显著度和运动特性加权的视频质量评价方法

进行客观视频质量评价时,为了与主观评价结果尽可能一致,需要考虑视频的动态特性和人眼观看的视觉特性,因此本文提出一种基于显著区域和运动特性加权的视频质量评价方法。该评价指标基于传统的结构相似性指数(Structural similarity index measurement, SSIM)方法并在此基础上作了改进。首先通过频谱分析得到空域显著度,通过视觉注意模型并结合运动特性获取时域显著度,并根据时、空显著度动态融合得到帧级显著度。以帧级显著度加权SSIM指数,便可得到整个视频帧的质量评价指标。在LIVE VQA标准数据集上的实验结果表明,该评价指标更加接近于人眼对视频质量的主观评价值。     

符合人眼视觉特性的视频质量评价模型

视频技术的发展为其质量评价的出了新的课题,但由于评价图像质量的关键在于所用视觉模型是否符合人的感知特性,因此评价图象质量必须考虑以视觉锐度,对比度敏感度,多通道结构和掩盖特性为基础的人眼视觉特性（HVS）,为了使人们对基于人眼视觉特性的视频质量评价模型研究现状有所了解,介绍了几种目前比较成功的基于HVS的视频质量评价模型,并分析和总结了它们的性能,最后展望了评价模型的发展。     

基于可控金字塔的立体图像质量评价方法

在分析和模拟人眼感知立体图像方式的基础上,提出了一种评价立体图像质量的方法。该方法结合人眼视觉特征和结构相似度算法对立体图像质量进行评价,利用可控金字塔模拟人眼视觉特性中的多通道效应,同时采用立体图像左右视图的特征点的匹配算法对立体图像的立体感进行评价。实验结果表明,该方法与主观评价结果基本一致,能够更好地反映立体图像质量及立体感。     

基于视觉感知的梯度结构相似度图像质量评价*

尽管SSIM(Structural Similarity)图像质量评价算法结构简单,评价性能优于一般客观评价算法,但该算法没有考虑人类视觉系统HVS(human visual system)对视觉感知的影响,且其算法定义中对“结构信息”的表述过于简单,并不能完全描述自然图像的结构信息。在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知（Visual Perception）函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM（Visual Perception and Gradient based SSIM, VI_GSSIM）。该方法通过图像质量与图像内容和失真类型的相关性,结合图像的误差可视性与内容可视性构造视觉感知函数,对HVS底层视觉系统建模,同时利用梯度重新定义结构信息,得到基于视觉感知的梯度结构相似度模型,对图像进行质量评价。实验结果表明提出的VI_GSSIM算法比SSIM更符合人眼的视觉特性,尤其适合评价降质较严重的图像。     

具有人类视觉特性的可见水印算法

论文提出一种基于小波变换的可见水印算法,该算法利用人类视觉模型的亮度CSF和纹理敏感特性,根据主图像和水印图像的局部和全局特征,建立确定水印嵌入的拉伸系数数学模型。首先描述了人类视觉及小波分解系数分析,给出了小波系数视觉重要性权重值。把原图像和水印图像小波系数频率子带分成不同的块,基于视觉掩模对子块进行分类。利用人眼的纹理敏感特性,进一步增强了嵌入水印的图像视觉质量。仿真实验表明该算法结果良好。     

色彩复原图像的质量评价方法

针对褪色文物数字化保护中色彩复原图像的质量评价问题,研究客观质量评价方法。结合峰值信噪比(PSNR)的计算优势与人眼视觉特征信息熵的结构特性,提出一种基于视觉特征信息熵的彩色图像质量评价方法。该方法建立带权值的质量评价函数和对应评价算法流程,利用归一化方法确定权值。通过评价算法流程计算复原的彩色图像与参考彩色图像的函数值,比较两者的相似程度。值越小,代表相似度越高,对应的复原彩色图像质量越好,以此客观判断色彩复原方法的优劣。实验通过四种性能差异复原方法的质量评价参数比较,表明评价结果与人眼视觉主观感受相一致,验证了所提方法的有效性。     

Perceptual quality assessment of SAR image compression

Image quality assessment (IQA) is of fundamental importance for image compression applications. Traditional IQA measures for synthetic aperture radar (SAR) image compression do not consider the properties of the human visual system (HVS). Since human beings are still the final users in most SAR image applications, the objective evaluation coordinate to human perception is the most acceptable and practical IQA method. In this article, we carried out an extensive subjective quality assessment experiment in which four different SAR image compression techniques and a total of 300 test images were estimated by 100 human observers. The test result provides a straightforward comparison of these four compression methods. Then the performances of seven classical objective IQA algorithms were validated based on obtained subjective evaluations. Moreover, we propose a novel objective approach by taking into account the HVS and SAR image characteristics. Experimental results demonstrate that the proposed metric correlates well with human perception for SAR image compression.     

DCT-based objective quality assessment metric of 2D/3D image

With the increasing growth of multimedia applications over the networking in recent years, users have put forward much higher requirements for multimedia quality of experience (QoE) than before. One of the representative requirements is the image quality. Therefore, the image quality assessment ranging from two-dimension (2D) image to three-dimension (3D) image has been getting much attention. In this paper, an efficient objective image quality assessment metric in block-based discrete cosine transform (DCT) coding is proposed. The metric incorporates properties of human visual system (HVS) to improve its validity and reliability in evaluating the quality of stereoscopic image. This is fulfilled by calculating the local pixel-based distortions in frequency domain, combining the simplified models of local visibility properties embodied in frequency domain, which consist of region of interest (ROI) mechanism (visual sensitivity), contrast sensitivity function (CSF) and contrast masking effect. The performance of the proposed metric is compared with other currently state-of-the-art objective image quality assessment metrics. The experimental results have demonstrated that the proposed metric is highly consistent with the subjective test scores. Moreover, the performance of the metric is also confirmed with the popular IRCCyN/IVC database. Therefore, the proposed metric is promising in term of the practical efficiency and reliability for real-life multimedia applications.     

一种基于人眼视觉特性的图像质量评价

图像质量评价的研究已成为图像信息工程的基础技术之一。由于图像的最终接受者是人，所以评价图像质量的关键在于其是否符合人类视觉系统特性。为了建立一种新的符合人眼视觉特性的图像质量评价方法，利用小波变换与人类视觉系统的多通道特性相匹配的特点，结合对比敏感度函数的带通特性，同时考虑计算的复杂性，给出了一种与人对图像质量评价保持良好一致的图像质量评价算法。实验结果表明，其评价结果与主观评价方法平均评价分数的相关系数达0．95，而对应的客观评价方法峰值信噪比与平均评价分数的相关系数为0．81。     

基于几何结构失真模型的图像质量评价研究

客观图像质量评价研究的目的是设计一种和视觉感知保持一致,且适用于各种失真模型的质量评价方法. 传统的结构相似度量质量评价方法忽视了自然图像本身的特点,不能很好地评判某些失真类型图像. 本文根据人眼视觉系统(Human visual system, HVS)在感知图像质量过程中的特点,探索自然图像的本征几何结构特征, 考虑像素点的方向失真、幅度失真和方差失真,提出了一种新型的基于图像几何结构失真模型的完全参考质量评价方法. 在标准数据库上的实验结果表明,本文方法适用于所有失真模型图像数据的质量评价, 计算复杂度相对较低,得到的图像客观评价结果和主观评价方法具有更好的一致性, 能够很好地反映人眼对图像质量的主观感受.     

基于梯度及HVS特性的离焦模糊图像质量评价*

在当前人眼视觉系统（HVS）特性研究的基础上提出基于梯度及HVS特性的离焦模糊图像质量评价模型（GVSSIM）。该模型利用Sobel边缘梯度算子提取图像的梯度信息,并根据人眼视觉特性进行视觉加权,得到新的结构相似性评价指标,进而获得图像质量评价指标。该方法与SSIM(图像结构相似度)评价模型相比,具有计算简单的特点,对离焦模糊图像的评价结果能更好地反映人眼视觉感受。