基于空域特征的无参考图像质量评价算法

针对现有无参考图像质量评价算法通用性差,且存在高计算复杂度的问题,提出一种基于图像空域统计特征的无参考图像质量评价算法。该算法引入图像对数统计特性,通过度量失真图像与自然图像统计特征之间的偏差,实现无参考图像质量评价。仿真测试结果表明,与现有无参考技术相比,提出算法简单有效,适用于多种失真类型,且与人类主观感知具有较好一致性。     

基于兴趣区域的无参考图像质量评价方法

为了评价不同失真类型图像的质量,提出了一种基于兴趣区域和自然图像统计特性的无参考图像质量评价方法。该方法对Itti模型进行改进,并利用改进的Itti模型提取失真图像的感兴趣区域和非感兴趣区域,在非下采样Contourlet域提取图像的统计特性,通过计算失真图像的不同区域与自然图像统计特性的差异来获得图像的质量分数。在LIVE数据集上与已有方法进行对比,实验结果表明,提出的方法和主观感知具有较好的一致性。     

基于空域NSS的无参考图像质量评价

为了有效地度量不同失真类型的图像质量,提出一种基于自然场景统计(NSS)模型的空域无参考图像质量评价算法。该算法利用自然图像归一化亮度系数的统计特征趋向于服从广义高斯概率分布的特性,首先在空域计算自然图像的梯度,通过梯度密度选取自然图像的兴趣区域,提取兴趣区域图像统计特征,建立多元高斯分布(MVG)模型;然后对测试图像建立同样的MVG模型;最终通过计算测试图像和自然图像在统计规律上的偏差来对测试图像的质量做出评价。实验证明该算法与主观评价具有较好的一致性。     

多特征融合的图像质量评价方法

为了规避图像质量评价中的视觉特征和池化策略难以选取和解释的问题,在提取参考图像和失真图像的多种底层特征的基础上,采用机器学习的方法自动预测真实图像质量,提出多特征融合的图像质量评价方法.针对参考图像和失真图像分别提取相位一致性、梯度、视觉显著性、对比度特征,计算4种特征的相似度图,提取相似度图的均值和方差特征,最后采用支持向量回归评价文中方法.在LIVE、CSIQ、TID2008和TID2013图像库上的实验表明,文中方法的主客观一致性较好.     

多核学习纹理特征的无参考图像质量评价

由于多种失真类型灰度-共生矩阵特征的不规则性,单核方法无法取得理想结果,从而提出了一种基于多核学习,针对多种失真类型的无参考图像质量评价方法。首先对灰度图像进行相位一致和结构张量变换,得到相位一致图和结构张量图,然后分别对它们提取灰度-梯度共生矩阵二次统计特征,最后将提取的特征输入到高效的分层多核学习机进行训练学习,预测得到图像的质量评分。多图像库多次随机实验结果表明,新方法结果与主观评价值有较好的一致性,并具有较好的推广性。     

基于相位的结构相似度图像质量评价模型

基于结构相似度的图像质量评价算法忽视了图像自身的相位特征信息,不能较好地评测某些失真类型的图像质量。针对这一问题,提出一种基于相位的结构相似度图像质量评价模型(PSSIM)。该模型在结构相似度的基础上,进一步考虑了图像的相位一致性特征,设计了一种图像质量评价函数的计算方法。实验仿真结果表明,PSSIM是一种有效的图像质量评价方法,同时该方法和人类主观评价感受具有良好的一致性。     

基于灰度共生矩阵的无参考模糊图像质量评价方法

无参考图像质量评价已成为近来研究的热点.基于灰度共生矩阵提取相位一致图像特征进行学习的基础上,提出一种无参考模糊图像质量评价方法.该方法首先通过LogGabor小波变换生成待评测图像的相位一致图像,然后利用灰度共生矩阵计算相位一致图像的信息熵、能量、对比度、相关性和同质性5个特征,最后利用支持向量回归模型训练学习,预测得到无参考模糊图像质量得分.4个公开数据库模糊图像上的实验结果表明,该方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得较好的评价指标.     

面向水下图像的质量评价方法

目的 针对目前水下图像质量评价方法少和现有方法存在局限性等问题,提出一种无参考并且无需手工设计特征的水下图像质量评价方法。方法 提出的水下图像质量评价方法将深度学习网络框架与随机森林回归模型相结合,首先采用深度神经网络提取水下图像的特征;然后使用提取的特征和标定的水下图像质量分数训练回归模型;最终,利用训练好的回归模型预测水下图像的质量。结果 在本文收集的水下图像数据集和水下图像清晰化算法处理结果上评测本文方法,并与多种质量评价方法进行比较,其中包括预测结果与主观质量分数比较、水下图像清晰化结果评测比较、预测结果与主观质量分数相关性比较、鲁棒性比较等。主观实验结果表明本文的评价方法可以相对准确地给出符合人类视觉感知的水下图像质量分数,并且具有更好的鲁棒性。定量实验结果表明本文方法与其他方法相比,预测的图像质量分数与主观分数具有更高的相关性。结论 提出的水下图像质量评价方法无需参考图像,省去了手工设计的特征,充分利用了深度学习网络的学习和表征能力。本文方法的准确性较好,普适性和鲁棒性较高,预测的质量分数与人类视觉感知具有较高的一致性。本方法适用于原始的水下图像和水下图像清晰化算法的处理结果。     

基于小波变换的无参考立体图像质量评价

立体图像质量评价是图像处理领域中一项重要技术,现有的2D图像质量评价方法并不能很好地应用于立体图像。为了更好地评价立体图像质量,提出了一种基于小波变换提取左右图像及其合成图像特征的无参考立体图像质量评价方法。该方法首先通过对失真的立体左右图像计算合成图像;再通过小波分解提取左右图像及其合成图像的小波系数,获取小波子带能量作为立体图像质量感知特征;最后通过支持向量回归建立立体图像特征与主观得分的关系模型,来预测和得到立体图像质量的客观评价得分。实验结果表明,与现有无参考立体图像质量评价方法相比较,该客观评价模型可以获得更好的主观感知一致性,更加符合人眼视觉系统。     

基于局部不变特征的图像质量评价

针对结构相似度算法在感知图像质量时采取平均加权策略的不足,利用人眼对图像中不同区域的关注程度不同的特性,提出了基于局部不变特征的图像质量评价算法。该算法在失真图像结构相似度质量分布图的基础上,提取图像的局部不变特征点,将这些特征点周围一定区域赋予较大的视觉权重,最后运用综合加权策略来衡量失真图像的质量。在标准图像测试库上的实验结果表明,该算法计算复杂度相对较低,较大地提高了结构相似度算法的评价效果,与人眼主观感知图像质量取得了更好的一致性。     

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。      

No-reference image quality assessment with center-surround based natural scene statistics

In this paper, we propose an efficient no-reference image quality assessment (NR-IQA) method dubbed Center-Surround based Blind Image Quality Assessment (CS-BIQA). Our proposed method employs the Difference of Gaussian (DoG) model to decompose images into several frequency bands, considering the center-surround effect and multi-channel attribute of human visual system (HVS). The integrated natural scene statistics (NSS) features can be further derived from all DoG bands. After that, regression models between the integrated features and associated subjective assessment scores are learned on the training dataset. Subsequently, the learned models are used to predict the quality scores of test images. The main contribution of this paper is twofold. Firstly, the empirical distributions of DoG bands of images are proven to be a Gaussian-like distribution. And thus, the NSS features can be employed to represent the perceptual quality of images. Secondly, different types of distortions are observed to affect different frequency components of images. So, the integrated features extracted from multi-frequency bands are employed in CS-BIQA to achieve stronger distinguishable capability of image quality. Excessive experiments are conducted to indicate that our proposed CS-BIQA metric can represent the perceptual characteristics of HVS. The results on popular IQA databases demonstrate that the CS-BIQA metric is competitive with the state-of-the-art relevant IQA metrics. Furthermore, our proposed method has very low computational complexity, making it more suitable for real-time applications.     

基于眼优势的非对称失真立体图像质量评价

针对现有立体图像质量评价算法对非对称失真立体图像的评价准确性及执行效率较低的问题,提出一种基于眼优势的非对称失真立体图像质量评价算法.首先采用梯度幅值响应来模拟左右眼输入的刺激强度,并根据人类视觉系统的眼优势原理分别以左和右视点图像作为主视图合成两幅融合图像;其次,利用旋转不变统一局部二值模式直方图、皮尔逊线性相关系数以及非对称广义高斯模型,获取左右融合图像以及左右梯度幅值响应图像中的多种能够反映立体图像质量好坏的特征;最后,利用自适应增强的支持向量回归模型将感知特征向量映射为图像质量值.在四个基准测试数据库上的实验结果表明:本文所提出算法大幅提升了非对称失真立体图像的评价准确性,且具有较高的执行效率.这些优势说明本文算法所提取的特征描述能力更强,质量映射模型的稳定性更好.     

Perceptual quality assessment of stereoscopic images based on local and global visual characteristics

The quality assessment of stereoscopic images has attracted considerable attention and become an important issue in 3D multimedia applications. The 3D image quality assessment (IQA) encounters many challenges and simple extension of the 2D quality metrics to the 3D case is not satisfying. In this paper, we propose a new perceptual quality assessment scheme for stereoscopic 3D images by considering the local and global visual characteristics. The design of this scheme is motivated by studies on the perception of distorted stereoscopic images. To be more specific, after the log-Gabor filter processing, the local amplitude and phase from the left and right views of the reference and distorted 3D images are utilized as features in local quality evaluation. Meanwhile, the global structure changes of the left and right views are also incorporated into the final quality pooling. The overall 3D quality score is obtained by combining the local and global quality indexes together. The effectiveness of the designed metric is verified on publicly available 3D image quality assessment databases. Experimental results show that the proposed scheme exhibits better performance than other related algorithms in terms of consistency with subjective assessment of stereoscopic 3D images.

     

多核学习纹理特征的立体图像质量评价

为了有效地评价各种失真类型双目立体图像的质量,提出利用多核学习机学习立体图像平面纹理信息和3D映射信息的通用无参考立体图像质量评价IQA方法。该方法首先利用立体匹配模型对左右视图进行处理,获得相应的视差图DM和误差能量图DMEE;对左右视图、视差图和误差能量图进行相位一致性和结构张量变换,获得它们的平坦区和边缘区;分别提取左右视图两个区域纹理特征作为平面信息,提取视差图的纹理特征和误差能量图的统计特征作为3D信息;将所有特征作为多核学习机的输入,利用多核学习的信息融合能力预测待测失真立体图像质量。由于充分利用了立体图像的左右视图、视差图和误差能量图的失真信息,以及多核学习的信息融合能力,该方法具有很好的前景。在LIVE 3D图像质量数据库上的实验表明,该方法与主观质量有较高一致性,与现有的双目立体质量评价方法相比有很大的竞争力。     

Blind image quality assessment with improved natural scene statistics model

No-reference (NR)/blind image quality assessment (IQA) metrics play an important role in the area of image processing. Natural scene statistics (NSS) model assumes that natural images possess certain regular statistical properties and is widely used in NR IQA metrics. Most existing NSS-based NR algorithms are achieved by measuring the variation of image statistics, which are characterized by the fitting parameters of NSS model, across different distortions. However, distortions not only change the image statistics, but also disturb the statistical regularity held by natural images. As a result, the distribution of distorted images can not well follow the NSS model. There exists fitting error between the real distribution of the distorted image and the fitted one under certain NSS model. In this paper, the statistical distributions of the distorted images are discussed in detail. We suggest to take the fitting errors into account as well as the fitting parameters for feature extraction, and propose a novel NR IQA algorithm. Experimental results on several image databases demonstrate that the proposed metric performs highly consistent with human visual perception.     

一种特征字典映射的图像盲评价方法研究

图像质量评价对于许多计算机视觉任务来说,是至关重要的一环。传统的方法往往聚焦于人类直观打分,其最大不足就是打分数据的庞大性。为了解决这个难题,本文提出了一种图像质量盲评价框架。首先分别提取图像的局部结构特征和全局统计特性,在学习阶段,提出了一种基于字典池的映射策略来加速打分的进程。实验结果显示,本文所提方法准确度和鲁棒性相比较时下其他算法,取得了更加令人满意的结果。     

基于相位一致结构相似度的图像质量评价方法

针对结构相似度(SSIM)模型不能对模糊和高纹理图像进行较好的质量评价,提出一种基于相位一致结构相似度(MPCSSIM)的全参考图像质量评价方法。该方法保留SSIM中的亮度函数和对比度函数,将结构函数替换成相位一致函数,然后将三者结合起来进行质量评价。实验中LIVE数据库上的计算结果与主观评分的线性相关系数和斯皮尔曼相关系数分别为0.9501和0.9362。实验结果表明相位一致能够更好地提取图像的结构信息,该方法有较好的性能,能够更准确地评价模糊图像和高纹理图像的质量。