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。     

一种改进的基于结构相似度的图像质量评价方法

基于结构相似度（SSIM）的图像质量评价方法简单高效,准确性较高,评价性能优于峰值信噪比（PNSR）和均方误差（ MSE）,但SSIM模型不能较好地评价严重失真和交叉失真类型的图像。文中提出了一种改进的基于结构相似度的图像质量评价方法（ HSSIM）,该方法将直方图信息作为图像的主要结构信息,根据人眼视觉特性,利用直方图集中度来表示图像模糊度,最终计算得到图像的结构相似度值。实验结果表明,HSSIM比SSIM模型更符合人眼视觉系统特性,能更好地评价失真图像的质量。     

基于膨胀的梯度结构相似度图像质量评价方法

传统的梯度结构相似度算法(GSSIM)简单地将各子块GSSIM的平均值作为整幅图像的质量评估值,忽略了人眼对图像不同失真区域的视觉灵敏度不同的特点。针对此问题,提出了一种基于膨胀和图像块分类的加权梯度结构相似度图像质量评价方法(WGSSIM)。该方法首先将失真图像划分为两个区域:边缘膨胀区域和平滑区域;然后将失真图像划分成8×8的图像块,根据失真区域将图像块区分为边缘膨胀块与平滑块两类;最后对不同类型图像块之间的GSSIM值赋予不同的权值,计算得到整幅图像的WGSSIM。实验表明,该方法在3个数据库上的评价结果稳定、合理,更加符合人眼视觉系统特性,评价结果与主观评价有很好的一致性。     

基于边缘的结构相似度模糊图像质量评价

结构相似性理论是一种关于图像质量评价的新思想,它很好地模拟了人眼视觉特性的整体功能。本文首先介绍了传统图像质量评价方法的不足,分析了基于视觉特性的结构相似度理论。作为结构相似性理论的一个实现,结构相似度模型(SSIM)简单且评价性能优于峰值信噪比(PSNR)或均方误差(MSE),但SSIM模型不能较好地评价严重模糊的降质图像。基于此,在SSIM基础上,本文提出了一种新颖的、基于边缘的图像质量评价模型(ESSIM)。该模型充分考虑了图像的边缘信息和人类视觉系统的关系。实验结果表明,ESSIM是一种有效的图像质量评价方法,尤其在对模糊图像的质量评价上优于结构相似度的评价方法SSIM。     

基于梯度幅度值的结构相似度的图像质量评价方法

说明传统图像质量评价方法的不足之处.在SSIM模型不能很好地评价严重模糊的降质图像的基础上,从图像梯度幅度值和图像边缘的关系出发,分析了基于梯度幅度值的结构相似度(GSIM)的图像质量评价方法.实验结果表明,该模型比SSIM模型更符合人眼的视觉特性.     

一种基于结构相似度的逆半调彩色图像质量评价方法

基于HVS(Human Visual System,人眼视觉系统)特性的图像质量评价方法研究已成为图像处理工程中一个重要研究领域.但该特性仅考虑了视觉处理的早期阶段,没有考虑到人的实际观察习惯,割裂了像素间的相互关系.鉴于此,本文考虑利用图像的结构信息来描述彩色逆半调图像的降质程度,并通过实验验证,该评价指标能较好反映实际观测效果.     

基于结构方向信息的图像质量评价方法

结构相似度(SSIM)方法通过度量原图像和失真图像之间的结构相似程度,达到了比传统PSNR方法更好的图像质量评价效果。但SSIM算法本身并没有充分利用图像的结构信息,在SSIM算法的基础上进一步挖掘图像结构中包含的方向信息,提出了局部结构方向相似度(LSOS),将LSOS方法和现有的SIExt算法相结合,提出基于结构方向信息的图像质量评价算法(SOI)。实验表明,该方法能够达到比SIExt和SSIM方法更好的图像质量评价结果。     

改进的结构相似医学图像质量评价方法

医学图像质量评价从基本方法上和普通图像评价是相同的。基于人眼视觉系统的图像质量客观评价一直是图像处理领域的研究热点。Zhou Wang等人提出了著名的客观质量评价方法：结构相似度（SSIM）,它的理论基础是人眼视觉系统能高度自适应地提取场景中的结构信息。其评价性能优于PSNR（或MSE）。但是SSIM评价模糊失真类的图像准确性较低。在深入研究SSIM算法的基础上,提出一种改进SSIM算法：基于梯度方向信息的图像质量评价方法（GDSSIM）。实验结果表明,GDSSIM评价高斯模糊（GBlur）图像库时准确性明显高于PSNR和SSIM,评价Fast Fading图像库时准确性也有明显优势。最后,初步探讨了以上图像质量评价算法在医学图像上的应用。     

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。     

频率与方向敏感SSIM的图像质量评价方法

将人眼视觉对比敏感度的空间频率及方向特性,引入到结构相似度(SSIM)计算中,提出一种对频率与方向敏感度加权的结构相似度评价方法。对图像进行多级小波分解并计算各个子带的SSIM值,根据子带能量比重,对同一分解级下不同方向的子带SSIM值进行加权,以对比敏感度函数(CSF)的方向敏感性,根据CSF的子带响应对各个分解级进行加权,显示CSF的频率敏感性。在LIVE2及TID2008图像质量数据库上的仿真结果表明,与其他图像质量评价方法相比,该方法评价结果与主观评价具有较好的一致性。     

基于TV与SSIM的图像质量评价方法

提出一种基于全变分(TV)模型与结构相似度(SSIM)的图像质量评价方法。对待评价图像进行主动定量加噪,得到降质图像,利用自适应的TV去噪模型得到消噪图像,采用SSIM方法对待评价图像与消噪图像进行全参考评价,得到待评价图像的无参考评价指标。采用标准测试图像和LIVE库的降质图像进行实验,结果表明,该方法可在无参考图像的条件下对图像质量进行评估,评价结果与主观评价结果具有较高的一致性。     

基于感兴趣区域的边缘结构相似度图像质量评估

目前常用的评估算法忽视了图像中携带重要信息的边缘特征。基于感兴趣区域的双尺度边缘结构相似度算法虽然考虑了边缘信息的重要性,但对边缘信息的识别效果不理想。针对以上问题,提出边缘结构相似度图像质量评估算法,将图像分为感兴趣区域与不感兴趣区域,分别用边缘结构相似度算法和结构相似度算法对2种区域进行质量评估,并实现加权组合。实验结果表明,该算法对边缘信息的识别能力更强,对图像质量的变化更加敏感。     

基于多分辨率和HVS的盲图像水印隐藏方法

文章提出了一种盲图像水印隐藏方法,结合了人类视觉系统（ ＨＶＳ）和图像的 ＤＷＴ多分辨分解,实验结果表明这个方法是有效的。     

基于感兴趣区域的图像质量评价方法

将图像质量的评价划分为感兴趣区域与非感兴趣区域的加权组合评价,在感兴趣区域内使用梯度算子改进结构相似评价方法,非感兴趣区域沿用经典的结构相似评价。实验结果表明,该方法能较好地考虑感兴趣区域的重要性,更符合人的主观视觉质量。     

基于人类视觉系统的非抽样Contourlet变换域图像隐写算法

为提高图像信息隐藏的容量和隐蔽性,对比分析了非抽样Contourlet变换(NSCT)和Contourlet变换各自的优缺点和适用范围,提出了一种基于NSCT和人类视觉系统(HVS)的图像隐写方案。通过对人眼的视觉掩蔽效应进行建模,在NSCT分解的最精细尺度的各方向子带中,对不同系数分别嵌入不同的秘密信息量。仿真实验表明,新的算法相比小波域中的隐写方案,隐写的嵌入量至少提高了70000b,峰值信噪比(PSNR)提高约4dB,较好地兼顾了隐写在不可见性和嵌入容量上的要求,较小波域中的隐写方案具有更好的应用前景。     

基于单目和双目视觉信息的全参考立体图像质量评价模型

在立体图像质量评价领域,有效地模拟人类视觉系统对图像质量进行评价具有重要意义,考虑到人眼的视觉感知特性,基于单目和双目视觉信息构建一种立体图像质量评价模型MB-FR-SIQA。采用基于结构相似性的立体视差算法得到参考和失真立体图像的视差矩阵,结合Gabor能量响应图、显著性图和视差矩阵生成中间视图,并优化左右眼加权系数计算方法,以提高生成中间视图的准确性。分别利用单目图像和中间视图提取单目和双目视觉信息,计算单目质量分数和双目质量分数,并融合得到立体图像的质量分数,达到评价立体图像质量的目的。实验结果表明,MB-FR-SIQA模型在LIVE-I数据库上具有较高的预测精度,其斯皮尔曼等级相关系数、皮尔森线性相关系数、均方根误差分别为0.945、0.951、5.318,且预测的质量分数符合人类主观评估。     

一种基于HVS的彩色图像水印算法

讨论了一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色图像中的数字水印算法。它利用人眼视觉系统特性,采用了在DWT域下按照频带重要性来嵌入水印的规则,即：水印应当首先嵌入图像小波低频系数,若有剩余,再按图像小波频带重要性的排序嵌入高频带。实验结果表明,提取的水印表现出较好的鲁棒性,且主观视觉失真较小。