基于色彩感知的无参考图像质量评价

图像发生失真会改变RGB色彩空间的颜色特征、各色彩分量的亮度分布及其间的相关性,基于此,提出了一种新的无参考图像质量评价方法。首先,标准化6种颜色系数以消除光照环境变化对RGB模型的影响,并利用各颜色系数的拟合广义高斯分布模型(GGD)的形状参数作为颜色统计特征;其次,分别计算各色彩分量的均值减损对比归一化(MSCN)系数及其邻域系数间的互信息,利用互信息作为统计特征来描述其各分量间的相关性;进而,利用人眼更为敏感的G分量MSCN系数的拟合GGD模型参数及其4方向邻域MSCN系数的拟合非对称广义高斯分布模型(AGGD)参数作为亮度统计特征;最后,分别利用支持向量回归机(SVR)和支持向量分类机(SVC)构建无参考图像质量评价模型和图像失真类型识别模型,并在LIVE等数据库上进行了算法与差异平均意见分(DMOS)的相关性、模型的鲁棒性等方面的实验。实验结果表明,本文方法的评价结果与人类主观评价具有高度的一致性;而且图像失真类型识别模型的识别准确率也高达到93.59%,明显高于当今主流无参考图像质量评价方法。     

基于空间依存的无参考图像质量评价

为了实时监测图像质量,建立了像素小波系数的二元空间依存关系模型,并利用该模型实现了图像质量的无参考评价。首先,将RGB图像映射到HSV空间;对图像进行小波分解,并建立小波系数的二元空间依存关系模型,即以广义高斯分布来拟合小波系数的二元联合分布。然后,分析二元空间依存关系与图像质量的相关性,建立了无参考图像质量评价指标。最后,对图像质量评价指标进行了测试及对比研究。基于TID2013、LIVE及CSIQ数据库完成了测试,结果表明:基于空间依存的无参考图像质量评价指标可以对图像的失真程度进行准确分级,分级准确率达到96%以上;采用基于空间依存的无参考图像质量评价方法可以实现对图像质量失真度的准确分级。     

基于注意转移机制的图像质量评价方法

图像质量的客观评价方法研究在实现图像质量评价仪器化的过程中起到决定性的作用。提出一种基于注意转移机制的结构相似度图像质量客观评价方法。该方法首先利用亮度、纹理和空间位置等特征生成视觉感知图,并通过计算待评价图像的块结构相似度生成失真感知图,然后进一步考虑由视觉特征显著和失真严重引起的注意转移对视觉感知图的影响,重新生成注意转移后的视觉感知图,最后利用生成的两张视觉感知图对结构相似度进行加权,获得图像质量的客观评价。与W ang的结构相似度图像质量评价方法(SSIM)的对比实验结果表明,提出的方法在评价准确性、单调性和一致性上分别提高3.7%、3.8%和2.9%,与图像质量的主观评价更加一致。     

互参考激光光条图像质量评价

提出了互参考激光光条图像质量评价方法用于检测激光辅助立体视觉测量中的图像质量。分析了立体视觉测量中单幅激光光条图像的灰度分布特性以及左右激光光条图像灰度分布的相关性。利用光条截面灰度分布梯度表征图像清晰度,并建立了综合考虑单幅图像质量与左右图像相关质量的互参考激光光条图像质量评价方法。然后,确定质量系数的阈值,通过分析噪声对光条提取误差的影响,确定提取误差不高于1个像素的单幅图像质量系数QL,QR∈[0.2,1),通过不同表面激光光条投影实验,确定左右图像相关质量系数QLR∈[0.8,1)。最后,在锻造车间进行了现场实验,重建方形锻件高度为1 747.0mm和491.3mm。实验结果显示,清晰的光条图像质量系数符合确定阈值,受噪声干扰的光条图像质量系数偏离设定阈值,验证了本文提出的质量评价方法能较好地反映激光光条图像缺陷。     

基于显著性图像边缘的全参考图像质量评价

大部分图像质量评价算法仅研究图像的灰度值及信息内容,没有充分考虑人眼视觉特性对图像质量评价的影响,针对此问题提出了一种基于显著性图像边缘的全参考图像质量评价方法。利用显著性图像表征图像的视觉关注内容,然后提取显著性图像的边缘检测图,得到人眼关注的结构和边缘,最后计算参考图像与失真图像边缘检测图之间的汉明距离得到图像质量评价指标。实验结果表明本文提出的评价指标满足人眼视觉特性,对于各种失真类型有非常高的主观一致性,评价性能也优于很多其他指标。     

基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法

针对数字图像在处理过程中容易产生模糊的现象,提出了基于无参考图像质量评价的自适应反卷积去模糊算法。首先,根据无参考图像质量评价结果与其失真等级的强相关性,通过计算模糊图像的无参考评价参数确定图像的模糊等级,进而根据图像模糊等级与模糊核的对应关系确定反卷积核;其次,提出将失真图像颜色空间转变到YUV,仅对失真图像Y通道进行去模糊处理,保证了彩色图像处理前后颜色的忠实性,并提高算法运算效率;最后,针对图像灰度剧烈变化的邻域出现类吉布斯(Gibbs)振荡分布的现象,提出基于梯度的权重矩阵进行控制。实验结果表明,本文提出的算法在Tid2008图库不仅能够对图像模糊进行快速有效去除,并且恢复图像的纹理细节能够得到有效保留。     

结合局部特征的无参考彩色图像质量评价

由于传统的无参考彩色图像质量评价方法与人眼感知结果的一致性较差,本文提出了一种全面利用待评价图像的色度、锐利度和对比度的无参考彩色图像质量客观评价方法。分析了彩色图像锐利度的局部特征,提出了一种新的彩色图像锐利度测量模型。基于对比度的局部特征和Buchsbaum曲线特征,建立了新的彩色图像对比度测量模型。最后,通过线性组合色度测量模型、锐利度测量模型和对比度测量模型,构建了无参考彩色图像质量评价函数。利用TID2013数据库中的3类退化图像(高斯模糊图像、对比度改变图像和噪声图像)验证了本文提出的锐利度测量模型、对比度测量模型和无参考彩色图像质量评价函数的性能。结果表明,本文提出的锐利度测量模型和对比度测量模型的性能均优于传统的锐利度和对比度计算模型。提出的无参考彩色图像质量评价函数的Spearman秩相关系数(SROCC)为0.904,Kendall秩相关系数(PROCC)为0.865,Pearson线性相关系数(PLCC)为0.922,亦均优于传统方法。     

颜色空间统计联合纹理特征的无参考图像质量评价

为了客观评价图像质量,本文提出联合颜色空间统计特征和权重局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征的无参考图像质量评价模型。首先,对失真图像进行亮度去均值对比度归一化(Mean Subtracted Contrast Normalized,MSCN)操作得到MSCN系数;然后,对MSCN系数提取其统计参数特征和权重LBP直方图特征,其中统计参数由广义高斯模型获得,权重为MSCN系数的幅度。另外,还采用了Lαβ颜色空间下红绿和蓝黄分量的自然场景统计(Natural Scence Statistics,NSS)特征来增强基于颜色失真的描述,并运用非对称广义高斯模型获得统计参数特征。最后,运用SVR建立图像质量评价指标到主观质量得分的回归模型。在LIVE,CSIQ,TID2013和MLIVE数据库上的实验结果表明:4个数据库加权平均Spearman秩相关系数为0.776,Pearson线性相关系数为0.821,均优于其他方法;图像大小为512×512时特征提取只需0.19s。本文提出的方法与人眼主观感知具有良好的一致性,并具有复杂度低等优点。     

基于对比度敏感度的无参考图像清晰度评价

提出一种基于对比度敏感度的无参考图像清晰度评价方法,用于评价光测设备无参考电视图像的清晰度.首先通过低通滤波器构造原始图像的参考图像,并对两者进行离散余弦变换(DCT),其次将变换后的中频系数和高频系数各分为高低两档后进行离散余弦反变换处理得到各自子图像,然后计算相应子图像的结构相似度SSIM,最后将各子图像结构相似度...     

视觉感知的彩色图像质量积极评价

针对现行的被动(消极)彩色图像质量评价方法存在的问题,深入研究了人类视觉感知彩色图像特征的质量参数:彩色图像平均对比度、彩色图像平均信息熵、彩色图像平均亮度(平均灰度)、彩色图像平均层次因子和彩色图像平均带宽因子.以上述研究为基础,构建了基于扰动变换的主动(积极)彩色图像综合质量评价函数(CAF).研究发现CAF是扰动参数Delta和Theta的函数,通过对扰动参数进行变换,可以使CAF达到最大值,从而实现对单幅彩色图像的质量评价和质量改善.分别对窄带谱、宽带谱和全带谱3种不同色度谱类型的彩色图像进行了积极评价,结果表明,纳入平均带宽因子和平均层次因子两个参数的彩色图像质量积极评价方法符合人类视觉主观评价要求,可使扰动变换获得的彩色图像更加柔和、更富有层次感.该方法不仅能评价单幅彩色图像质量的好坏,还可以通过扰动变换改善彩色图像质量.     

基于视觉阈值及通道融合的立体图像质量评价

根据人眼对彩色图像不同颜色通道的敏感度不同,利用掩蔽效应对人眼感知立体图像质量产生的影响,提出了一种基于视觉阈值分析和通道融合的彩色图像客观质量评价方法.利用人眼视觉阈值确定立体图像的失真是否在人眼可察觉的范围,若失真程度小于视觉掩蔽阈值,则认为没有失真.利用原始和失真彩色图像RGB三通道各自左视点差值图和右视点差值图的奇异值与人眼视觉掩蔽阈值图的奇异值距离来衡量失真图像左右视点图像的质量.原始和失真图像对的绝对差图之差值图像和原始图像对的双目恰可察觉失真阈值图之间的奇异值距离被用于评价失真立体图像的深度感知好坏.不同失真类型下,左右视点质量融合以及左右视点评价和深度感知评价的融合其加权权值不同.对JPEG压缩、JPEG2000压缩、高斯白噪声、高斯模糊和H.264编码5种不同程度失真的312幅退化图像进行了测试,结果显示本文方法与主观感知有较好的一致性,总体CC (Pearson Linear Correlation Coefficient)达到0.94,总体SROCC (Spearman Rank Order Correlation Coefficient)达到0.94,整体均方根误差(RMSE)控制在5.9以内.     

无参考的特征点复杂度激光干扰图像评估

由于目标识别和检测效果取决于目标提取的准确性,本文结合主动成像与目标识别技术搭建了激光主动成像系统实验平台,研究了激光干扰对获取图像质量以及特征点提取效果的影响。提出了一种无参考的特征点复杂度图像评估算法。该算法在目标区域位置计算图像的特征点、纹理、梯度和对比度复杂度,然后综合4个因子得到归一化的评估结果。利用激光主动成像系统对设定目标进行了照明成像实验,同时采集了不同干扰功率和光斑位置的干扰图像。使用本文提出的特征点复杂度算法对标准数据库及实验获得的激光干扰图像进行了评估。实验结果表明:提出的评估算法能够客观地反映图像质量的变化情况,可对不同程度的激光干扰图像给出合理的评估结果,其评价结果更符合主观视觉感受,并且能够指导激光主动成像识别系统的防护与应用。     

基于图像质量评价的ICCD性能比较

像增强型电荷耦合器件(intensified charge coupled device,ICCD)是激光主动成像系统中的关键器件,其噪声水平影响着整个系统性能的发挥。为了比较测试不同ICCD的噪声性能,采用图像信息容量、伪信噪比和无参考图像峰值信噪比(no-reference peak signal-noise-ratio,NPSNR)三个指标对ICCD输出的单帧图像进行图像质量评价。实验在相同实验条件,不同ICCD之间进行。结果表明4Quik E的噪声性能优于PI-MAX2:512。     

基于加权索引图的图像质量的半参考评测模型

为了进一步提高半参考图像质量评价的准确性,设计了一种半参考图像质量评价方法,该方法建立传输前后图像特征的变化与图像主观质量之间的联系。选择映射机制与合理的特征,设计了能够表征特征变化情况和传输图像劣化位置的参考图像,在接收端对参考图像进行全参考质量评价就能判断特征变化情况。并引入两层HVS特性,分配图像不同分块的质量权重,将此质量权重作用在对参考图像的质量评价中,通过对参考图像进行基于视觉加权的全参考质量评价,来实现对传输图像的基于视觉的加权半参考质量评价。该方法比对参考图像采用传统的,不加权的psnr方法以及ssim方法在评测准确性上分别高出了18.65%,2.71%,单调性上分别高出17.86%,11.97%,一致性上分别高出55.18%,23.45%。