无参考屏幕内容图像质量评价

随着多客户端交互多媒体应用的快速发展,屏幕内容图像（Screen content image,SCI）的分发和处理与日俱增.图像质量评价课题的研究是其它许多应用的基础,至今图像质量评价课题研究的重点是传统自然图像,因此针对屏幕图像质量评价的研究就变的非常迫切和必要.客观图像质量评价算法的提出的基础建立在标准图像质量评价数据库上.本文首先构建了一个大规模的屏幕内容图像质量评价数据库（Immersive Media Laboratory screen content image quality database,IML-SCIQD）.IML-SCIQD数据库包含参考图像25张以及经过10种失真处理的1250张失真图像.以建立的IML-SCIQD数据库为基础,考虑到屏幕内容图像图像区域和文本区域的视觉感知差异,在基于自然场景统计的无参考方法的启发下,本文提出了针对屏幕内容图像的无参考评价算法（Natural Scene Statistics based No Reference Screen Content Image Quality Assessment metric,NSNRS）.NSNRS算法首先分别计算图像区域和文本区域的质量分数,再将这两个区域的质量分数结合起来得到整幅失真图像的质量分数.该算法与其它12种经典的客观评价算法,包括全参考算法,部分参考算法与无参考算法,在IML-SCIQD数据库和SIQAD数据库上进行了性能测试和对比,结果表明本文提出的算法优于经典的的无参考评价算法;就整个数据库而言,本文提出的算法可以达到与全参考方法相当的性能.     

基于尺度不变性的无参考图像质量评价

现有的通用型无参考图像质量评价方法大多是利用失真图像及其主观值来训练回归模型预测图像质量指标,然而这种方法需要消耗大量的时间进行训练,并且评价效果依赖于训练图像库中的失真类型,通用性较差,很难应用到实际场合中。为了解决数据库依赖问题,提出一种归一化的基于图像尺度不变性的无参考图像质量评价方法。该方法不依赖外部数据,将图像的统计特性及边缘结构特性作为图像质量评价的有效特征,利用图像多尺度不变性计算多尺度间的整体特征差异,从而预测图像质量。实验结果表明,所提方法对混合失真图像质量评价效果好,运行效率高,与目前现有的无参考图像质量评估方法相比具有较好的综合性能,具有较好的应用价值。     

基于权重池的多尺度图像质量评估方法

图像质量评估往往以人类的主观评估为最终衡量标准,然而人工评估耗时繁琐,又无法应用在对图像或者视频序列进行实时质量评估的系统中,因此一种旨在模仿人类主观性的预测图像质量算法具有重要的价值.针对上述问题,设计了一种用于局部图像质量评估的卷积神经网络,通过将特征学习和回归都集成到一个优化过程中,从而形成一种更有效的图像质量评...     

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。     

基于深度学习的无参考图像质量评价综述

图像质量评价是图像处理、图像/视频编码等领域的基础性问题,用于评估图像的失真程度,被广泛应用于算法设计与分析、系统性能评估等方面.无参考图像质量评价(又称为盲图像质量评价)是一种重要的客观质量评价方法.因为无须原始的参考图像,因此具有广泛的应用前景.近年来,随着深度学习技术的不断发展,人们提出了多种基于深度学习的无参考...     

基于ε-SVR的JPEG无参考图像质量评价

为了更准确地评价无参考的JPEG图像的质量,提出一种基于ε-支持向量回归机(ε-SVR)的评价方法。考虑到亮度能更好地反映块平坦度的平坦区域情况,而纹理对块效应失真的影响较大,提出利用亮度对比度对块平坦度加权,纹理复杂度对块效应失真加权,得到更符合人眼特性的综合特征,再采用ε-SVR进行预测得到客观评价值——支持向量回归客观得分(SVROS)。实验结果表明,提取的特征能很好地反映人类视觉系统(HVS)特性,采用ε-SVR方法得出的客观评价结果与恶化平均意见得分DMOS(Degredation Mean Opinion Score)值具有较好的一致性,在性能上优于其他参考文献方法。     

基于多尺度随机模型的SAR图像无监督分割

合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）是一种基于相干原理的成像系统,在SAR图像中存在严重影响图像质量的斑点噪声,使得SAR图像的可靠分割非常困难。〖BP）〗根据SAR图像的成像机理,利用两种多尺度随机模型,即多尺度自回归（Multiscale Autoregressive,MAR）模型和多尺度自回归滑动平均（Multiscale Aautoregressive Moving Average, MARMA）模型,分别来描述同一场景不同分辨率SAR图像像素间的统计相关性,并构造了相应的多分辨混合算法实现SAR图像的无监督分割。试验结果表明,提出的两种无监督分割方法是可行的,且MARMA模型比MAR模型能够更精确地捕捉SAR图像多尺度序列中不同类型地形的统计信息,使分割质量具有明显的改进。     

基于机器学习的无参考图像质量评价综述

无参考图像质量评价（NRIQA）因其广泛的应用需求一直以来都是计算机视觉及其交叉领域的研究热点。回顾近十几年来基于机器学习的典型NRIQA模型,介绍图像质量评价的常用数据库、算法性能指标、NRIQA主要难点和现有的解决方法;分析了不同模型的思想、实现、特点;最后统计对比多个数据库上的测试结果。总结研究现状、分析发展趋势,为这一领域的研究者提供文献参考。     

基于多特征融合的无监督图像质量评价算法

随着多媒体的迅猛发展,图像质量评价出现在图像处理的各个方面。提出了一种基于多特征融合的无监督无参考图像质量评价方法,主要分为特征提取和多元高斯模型拟合两方面。在特征提取方面,融合自然图像统计特征,相位一致性特征、KL变换特征、梯度与高斯拉普拉斯算子联合响应特征、堆叠自编码器特征等。该方法使用多元高斯模型框架,将特征拟合模型参数之间的差异作为图像质量分数。在5个数据库中的实验表明,所提出的方法不仅有较好的评价表现和泛化性能,而且时间复杂度也很有竞争力。     

基于 SVD 的超分辨率重建图像质量无参考评价方法

重建图像质量评价是衡量超分辨率方法优劣的决定性指标,现有的评价方法大都需要借助同一场景具有更高分辨率的图像作为参考图像,但在实际超分辨率重建图像过程中这一需求难以实现.针对上述问题,考虑到人眼对相对亮度变化更为敏感,且边缘清晰度与图像主观评价质量成正比,利用去均值图像、梯度图像以及灰度图像,提出一种仅依靠图像自身信息的、基于SVD的超分辨率重建图像质量无参考客观评价方法.首先将图像分割为相互重叠的局部图像块,然后在各局部图像块中利用SVD分别得到低分辨率图像间及其与超分辨率重建图像间的子评价结果,最后再将这些子评价结果整合为最终的客观评价指标SSQI.实验结果表明,SSQI指标是一种具有较高准确性和鲁棒性的无参考客观评价指标,与人类主观评价结果保持了很好的一致性.     

结合感知特征和自然场景统计的无参考图像质量评价

为了更有效的评价各种失真类型的图像,本文提出了一种新颖的通用型无参考图像质量评价方法,它采取学习感知特征和空域自然统计特征相结合的方法来构建图像质量评价模型。方法是在提取显著分块的36个空域自然统计特征的基础上,增加基于相位一致性熵、基于相位一致性均值、梯度均值以及失真图像的熵四个感知特征,采用支持向量机回归的学习方式来构建图像特征与人的主观分数的映射关系,进而根据所提取特征预测图像质量。在LIVE图像库上的实验表明,文中算法预测质量分数与人的主观分数具有较高的一致性,基本呈线性关系,鲁棒性较好,运行时间较短,综合性能较好。     

基于局部特征的无参考模糊图像质量评价算法研究

图像拍摄过程中,相机晃动和快速运动状态下拍摄的图像因失焦而导致模糊,使图像结构发生衰变。通过提取模糊图像的局部标准差和梯度测度图,利用显著性加权策略,得到反映图像微小细节变化的模糊感知测度图,利用图中的像素值特征评价图像质量,在LIVE、CSIQ数据库取得较好性能,且时间复杂度低。     

基于随机森林的空域-频域联合特征全参考彩色图像质量评价方法

文中旨在设计一种可以自动评估图像质量,并达到与人类视觉系统相一致的客观评价算法.针对大多数传统的全参考图像质量评价方法只在空域中分析图像,并且在池策略上存在不足,文中提出了一种基于随机森林的空域-频域联合特征全参考彩色图像质量评价方法.该方法首先在空域上提取色度和梯度特征,刻画图像的颜色信息和空间结构信息;在频域上提取...     

结合NSS和小波变换的无参考图像质量评价

为了度量不同失真类型的图像质量,提出一种基于小波多尺度变换的无参考质量评价方法。该方法根据自然场景统计(NSS)模型中小波多尺度变换子带能量在对数域的线性分布规律,利用失真条件下变化缓慢的高尺度子带能量预测理想图像的低尺度子带能量,同时对一些不适合失真类型进行能量补偿,最后通过量化失真图像的预测值和实际值之间的能量差异来度量图像质量。实验结果表明,该方法与主观评价方法有较好的一致性,且在总体性能上优于当前相关文献的方法。     

基于显著性深层特征的无参考图像质量评价算法

针对通用型无参考图像质量评价（NR-IQA）算法,提出一种基于伪参考图像显著性深层特征的评价算法。首先,在失真图像的基础上,利用微调的ConSinGAN模型生成相应的伪参考图像作为失真图像的补偿信息,弥补NRIQA算法缺少真实参考信息的不足;然后,提取伪参考图像的显著性信息,将伪参考显著性图像与失真图像输入到VGG16网络中提取深层特征;最后,融合二者的深层特征并将其映射到由全连接层组成的回归网络中,从而产生与人类视觉一致的质量预测。为了验证算法的有效性,在四个大型公开的图像数据集TID2013、TID2008、CSIQ与LIVE上进行实验,结果显示所提算法在TID2013数据集上的斯皮尔曼秩相关系数（SROCC）比H-IQA算法提升了5个百分点,比RankIQA算法提升了14个百分点,针对单一失真类型也具有稳定的性能。实验结果表明,所提算法总体表现优于现有主流全参考图像质量评价（FR-IQA）和NR-IQA算法,与人类主观感知表现一致。     

基于显著性深层特征的无参考图像质量评价算法

针对通用型无参考图像质量评价（NR-IQA）算法,提出一种基于伪参考图像显著性深层特征的评价算法。首先,在失真图像的基础上,利用微调的ConSinGAN模型生成相应的伪参考图像作为失真图像的补偿信息,弥补NRIQA算法缺少真实参考信息的不足;然后,提取伪参考图像的显著性信息,将伪参考显著性图像与失真图像输入到VGG16网络中提取深层特征;最后,融合二者的深层特征并将其映射到由全连接层组成的回归网络中,从而产生与人类视觉一致的质量预测。为了验证算法的有效性,在四个大型公开的图像数据集TID2013、TID2008、CSIQ与LIVE上进行实验,结果显示所提算法在TID2013数据集上的斯皮尔曼秩相关系数（SROCC）比H-IQA算法提升了5个百分点,比RankIQA算法提升了14个百分点,针对单一失真类型也具有稳定的性能。实验结果表明,所提算法总体表现优于现有主流全参考图像质量评价（FR-IQA）和NR-IQA算法,与人类主观感知表现一致。     

基于掩盖效应的无参考数字图像质量评价

针对数字图像的客观质量评估,从噪声检测的角度,提出了一种基于掩盖效应的无参考图像质量评估方法。首先对Hosaka分块进行了改进,取消了该方法对图像尺寸的限制。通过分块,将图像以不同的频率成分区分开来。然后计算各个子块的噪声。根据图像的污染程度,提出了基于掩盖效应的无参考图像峰值信噪比NPSNR。实验结果表明,该方法具有无参考、运算复杂度低、主客观较一致等特点。     

基于多任务无参考图像质量评价模型研究

基于深度学习的无参考图像质量评价(NRIQA)模型常见2种结构,即单任务(Single-task)结构和多任务(Multi-task)结构。为了探讨在没有预训练情况下多任务结构对模型准确率影响,对比分析了基于MEON调整后的多任务模型及单任务模型在无参考图像质量评价任务上的性能优劣,其中多任务模型在图像质量评价数据库LIVE、TID2013上分别取得了0.882、0.871的准确率,表现出同等甚至优于单任务模型的性能。在此基础上,多任务模型的子任务输出维度实验表明在NRIQA研究中,子任务能够根据需求和目标在相关数据集上预训练,再结合质量评价任务微调,具有可迁移学习集成于其他任务中的优点。     

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。     

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。