结合HVS和相似性度量的图像质量评价测度

图像质量评价是图像处理领域内一项很有意义的研究课题。传统的评价方法(如PSNR和MSE)只是在像素域统计参考图像和失真图像的误差,因而不能有效反映图像的视觉感知质量。针对上述问题,在充分考虑人眼视觉感知特性的基础上,提出一种新颖的图像质量评价算法,通过模拟人类视觉系统,并结合相似性度量方法获得有效的图像质量评价测度。实验结果显示,采用本文方法获得的图像质量评价结果与主观感知具有较好的一致性,能准确地反映人眼对图像质量的视觉感知。     

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。     

基于形态学梯度的灰度图像质量盲评价

提出一种基于形态学梯度的灰度图像清晰度评价算法。针对灰度图像,通过多种形态学结构元素在图像上分别计算出对应的梯度信息,将梯度信息叠加后得到图像的形态学梯度边缘,利用该图像梯度边缘信息作为图像质量清晰度评价的测度,得到图像清晰度评价结果。实验表明:该图像质量评价结果与主观评价结果有很好的相关性,具有无参考、运算复杂度低等特点。     

基于分水岭算法的图像融合质量评价方法

传统图像融合质量评价方法的评价结果与人眼主观感知结果不一致,针对该问题,提出基于分水岭算法的图像融合质量评价方法。利用结构相似性理论获得源图像之间的结构相似信息图,运用分水岭算法对信息图进行分割。为减少过分割现象,在分水岭算法中应用标记符,将源图像的信息分为共有信息和互补信息,构建基于结构相似性的映射函数,分别处理共有信息和互补信息,完成融合图像质量评价。实验结果表明,与Piella和Zheng方法相比,该方法的抗干扰性能较好。     

基于边缘相似度的全参考图像质量评价算法

客观图像质量评价(IQA)方法旨在利用计算模型自动实现与主观感知一致的图像质量评估,是当前计算机视觉领域和图像处理领域的研究热点.由于图像的边缘信息对理解图像语义信息至关重要,提出一种基于边缘信息的图像质量客观评价方法.通过比较参考图像和失真图像的多方向边缘强度、边缘强度对比度及亮度信息等特征的相似性,实现图像质量的客观评价.利用国外的LIVE2、TID2008及CSIQ等多个图形数据库计算结果证明,本算法能实现对多种失真类型的图像的质量预测,并且在预测准确性、鲁棒性和主观评价一致性方面与当前大多数方法相比都有明显优势.     

一种基于内容与结构相似性的图像质量评价方法

图像质量评价的客观方法弥补了主观方法的费时费力,不具有移植性的问题。提出一种基于图像内容划分,结合结构相似性理论SSIM(Structure Similarity Image Index)的全参考客观图像质量评价方法 PSSIM(Partition SSIM)。该方法结合图像梯度和图像划分,将图像边界区域划分为保持边界区和变化边界区。另一方面摒弃经验参数,结合LIVE图像库中数据计算出保持边界区域权重参数λ=0.35时,主客观评价一致性最高。实验表明,PSSIM方法具有较强的通用性,较好地符合人的主观视觉感知质量。     

采用内容划分方法的视频质量评价

目前基于结构相似性的图像质量评价算法均是对图像进行整体质量分析,但图像中不同的区域存在着不同的结构特性和视觉感知特性,而对图像进行整体质量分析无法有效反应出这些差异。鉴于此,提出了一种基于内容划分的结构相似性图像质量评价算法,根据图像不同区域的变化率将图像分为4个部分,分别进行质量评价。采用运动估计的帧加权的方式将该方法扩展到视频质量评价中。实验证明了该算法与目前比较流行的几个算法相比具有较高的评价准确性。     

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.     

一种基于相位特征的小波域图像质量评价算法

基于像素值的图像质量评价算法忽视了图像自身的结构特征信息,不能较好地评测某些失真类型的图像质量。针对这一问题,本文提出一种基于相位特征的图像质量评价算法。该算法根据人眼对图像的理解主要建立于图像低层次结构这一特点上,给出一种图像质量评价函数的计算方法。首先将图像的相位一致性作为评价函数的第一个特征;然后将图像的小波变换模作为评价函数的第二个特征。最后基于这2个特征获取整体图像的质量评价测度。仿真实验验证了该算法的有效性,结果表明提出的图像质量评价算法和人类主观评价感受具有良好的一致性。      

彩色视觉相似性图像评价方法

针对当前评价方法对彩色图像评价的不足,提出一种基于彩色视觉相似性的图像质量评价方法。首先通过把彩色图像转换到相对均匀的色空间（LAB2000HL）,再根据视觉空间响应特性分别使用亮度对比度敏感函数（CSF）和色度CSF进行调整,获得各维图像的结构相似性（M-SSIM）指数,最后综合考虑色空间各维信息对彩色视觉质量影响的权重,建立综合评价指标现实彩色图像的质量评价。实验中,利用图像数据TID2008进行测试,并通过Spearman 等级相关系数和Kendall等级相关系数分析评价结果与其视觉主观评价的一致性。实验结果表明,与其他图像质量方法比较,所提方法的评价结果与视觉主观评价具有较高的一致性。     

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。     

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。     

基于梯度方向信息的医学图像质量评价方法研究

研究医学图像质量的评价方法,提高评价方法的可靠性。医学图像是由计算机使用数学方法重建得到的,其独特的成像特点对图像质量评价的要求很高。由于在图像成像过程中不可避免会受到噪声等影响,使得图像存在不均匀或失真等,传统的医学图像质量评价方法只是采用信噪比对图像的质量进行评价,对失真图像评价的可靠性不高。为提高评价方法的可靠性,提出基于梯度方向信息的医学图像质量评价方法。它不仅考虑图像信噪比,而且结合像素点间的相关性和人类视觉感知特性,计算出梯度方向信息作为评价指标,能够避免传统方法对失真图像评价可靠性不高的问题。实验表明,这种方法能够真实反映图像的视觉感知质量,具有较高的评价可靠性。     

基于流形特征相似度的感知图像质量评价

图像质量评价（Image quality assessment, IQA）的目标是利用设计的计算模型得到与主观评价一致的结果,而人类视觉感知特性是感知图像质量评价的关键.大量研究发现,认知流形和拓扑连续性是人类感知的基础即人类感知局限在低维流形之上.基于图像低维流形特征分析,本文提出了基于流形特征相似度（Manifold feature similarity, MFS）的全参考图像质量评价方法.首先,利用正交局部保持投影算法来模拟大脑的视觉处理过程获取最佳映射矩阵进而得到图像的低维流形特征,通过流形特征的相似度来表征两幅图像的结构差异,从而反映感知质量上的差异.其次,考虑亮度失真对人眼视觉感知的影响,通过图像块均值计算亮度相似度并用于评价图像的亮度失真;最后,结合两个相似度得到图像的客观质量评价值.在四个公开图像测试库上的实验结果表明,所提出方法与现有代表性的图像质量方法相比总体上具有更好的评价结果.     

视觉关注度的立体图像质量评价

立体图像质量评价对立体视频技术的发展起着非常重要的作用。常用的PSNR(峰值信噪比)方法不能反映人类视觉感知特性,也不能直接应用到立体图像质量评价中。针对人类视觉对立体图像深度感知和重点关注感兴趣区的特点,提出基于纹理图和深度图感兴趣区的质量评价方法。首先对纹理图和对应的深度图利用视觉关注度提取工具提取感兴趣区,然后在评价的过程中对各感兴趣区根据感兴趣程度分配基于像素的权重系数,最后将权重系数应用在立体图像的各个区域中进行评价。实验结果表明该方法得到的立体图像质量客观评价结果与主观评价结果之间具有更好的一致性,符合人眼视觉系统感知特性。     

双目标的CNN无参考图像质量评价方法

为有效提取与人类视觉感知高度相关的图像质量特征，提出了一个估计图像退化类型和质量评分的双目标卷积神经网络（CNN）结构。该网络结构有次序地分步提取用作退化类型分类和用作估计质量评分的特征，使网络更充分地挖掘图像退化类型信息并强化其对质量评分估计任务的辅助作用，进而提升了网络对图像质量特征的学习能力，同时实验表明两步特征提取的方式能加速网络的收敛。通过在标准图像质量评价数据库LIVE和TID2008上的对比实验，结果表明该算法在图像退化类型和质量评分两个任务中，整体性能均明显优于其他经典评价方法。     

HVS模型及其在静止图象压缩质量评价中的应用

图象质量尺度是最优化图象压缩算法参数和提高图象质量的重要依据 .建立在人类视觉模型 (HVS)基础之上的感知质量尺度作为主客观联系的桥梁 ,能有效地反映出人对图象失真在视觉上的感知 .近年来 ,有许多研究者借助人类视觉系统研究中的最新成果 ,深入分析了与图象质量密切相关的视觉感知特性 ,提出了大量效果不错的静止图象压缩感知质量尺度 ,并对视觉感知特性在图象质量尺度中的应用方法进行了较全面的综述 ,揭示了影响其图象质量预测准确性、鲁棒性的主要因素 ,给出了该领域的最新研究成果和未来发展方向 .     

基于视觉注意机制与区域结构相似度的图像融合质量评价

针对目前图像融合质量客观评价与主观评价结果一致性不高的问题,结合人类视觉注意机制和区域计算方法对EFQI指标进行改进,提出了一种基于视觉注意机制（VAM）与区域结构相似度的图像融合质量评价指标。该指标充分考虑了人类视觉感兴趣区域和人眼对区域信息敏感的特性,使用方差显著图与视觉显著图相结合的加权方法对图像中的显著区域赋予更大的权值,并采用更符合人类视觉特性的区域计算方法求取融合结果图像和源图像在各区域上的结构相似度以评价融合质量。用该指标评价10种不同融合算法的融合结果图像并与主观评价结果进行相关性分析,分析结果表明该方法相比传统的评价指标能更有效地反映融合图像质量,与主观评价结果一致性更高。     

基于信息熵和深度学习的无参考图像质量评价方法研究*

现有使用卷积神经网络进行图像质量评价的方法,存在训练数据量不足、局部图像块失真分数不能确定等问题。针对这些问题,本文提出了一种基于信息熵的卷积网络训练方法,在考虑信息熵对图像质量影响的基础上,将LIVE数据集中的失真图像进行分块处理,扩大训练集。同时,用分块后的信息熵代表不同分块对失真图像的质量影响程度,并根据该信息熵对卷积神经网络的损失函数进行了调整。实验结果表明,本文提出的模型预测结果更为接近人类视觉感知。