基于结构显著性的医学图像质量评价

为提高医学图像质量预测精度,检验和优化医学图像处理算法,提出了一种基于结构显著性 的医学图像质量评价方法．首先,分别计算参考图像和失真图像的相位一致性、梯度相似性,然后计 算参考图像的结构显著性图谱,最后结合两幅图像的相位一致性信息和梯度幅度信息生成局部质 量图谱,并用结构显著性图谱作为视觉权重生成最终的图像质量分数．经医学影像质量基准库测 试,客观评估结果与主观评估结果的Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数达到８９％,Ｓｐｅａｒｍａｎ相关系数达到８６％． 实验结果表明该方法优于传统评价方法,具有较高的可靠性．结构显著性模型不仅能反应人眼自适 应提取场景结构信息的能力,而且还能分层次地描述不同图像结构的结构性．对人眼视觉特性的研 究与应用有助于提高图像质量评价方法的可靠性．     

边缘结构相似性图像质量的高阶统计及评价

为构建符合主观视觉感知的图像质量评价指标,文中提出了一种利用突出边缘结构相似的图像质量评价方法.通过计算每一个像素点位置上的高阶统计来局部化突出边缘.根据退化图像与参考图像的突出边缘强度相似性,结合亮度相似性和对比度相似性定义图像质量指标.数值实验结果表明,利用文中方法对TID2008数据库中的图像进行评价的平均运算时间为78.43s,评价结果与主观评价接近.     

基于全变分模型的视觉感知图像质量评价方法

基于人眼视觉系统对图像边缘结构信息和局部亮度刺激敏感的假设,该文提出了一种基于全变分模型的视觉感知图像质量评价PIQA方法。该方法由边缘结构信息评价和局部亮度信息评价两部分组成。本文首先采用全变分模型描述失真图像与原始参考图像之间的图像结构信息变化;为测量亮度失真,又采用失真图像与参考图像之间的差值图像中封闭区域的能量函数来衡量人眼敏感的图像亮度信息。最后,采用3种标准图像数据库验证该评价方法的性能。实验结果表明,所提出的图像质量评价方法优于现有的图像评价标准。     

基于失真模型的结构相似度图像质量评价

提出了一种基于图像失真模型及失真视觉特性的图像质量评价方法,解决了传统结构相似度（SSIM）度量不能同时有效评价不同失真强度与不同失真类型图像质量的问题.将图像失真分解为局部线性模糊及加性噪声,通过质量敏感区域加权与噪声SSIM补偿,实现各种失真类型SSIM的聚合以提高综合评价性能.实验结果表明,这种基于失真模型的区域加权SSIM能够一致评价各种失真类型、各种失真强度的图像质量,在LIVE图库上与主观评价分回归后的相关系数达到0.946 7,优于其他SSIM算法.     

一种新的部分参考型图像质量评价方法

根据图像失真会引起图像内视觉敏感系数变化的特点,提出了一种新的部分参考型图像质量评价方法．利用Contourlet分解实现对图像内视觉敏感系数的提取,通过统计比较失真图像和原始图像视觉敏感系数的关系,得到对失真图像的质量评价测度．实验结果表明,该方法与主观评价方法有很好的一致性,能很好地反映人们对人眼图像的视觉感知效果．     

基于三维特征和结构相似度的图像质量评价方法

分析了人眼视觉特性、双眼视差异信息等三维特征,将立体视觉与图像的结构相似度(SSIM)相结合,提出了一种新的立体图像质量评价方法。该方法考虑了立体图像的亮度、纹理细节和空间位置等因素对人感知立体效果的影响,利用加权平均结构相似性(WMSS)联合统计学方法得到评价初值,用包含三维景物深度信息的双眼视差信息进行修正,作为立体图像质量的评价结果。实验表明,该方法符合人眼视觉特性,与主观评价(MOS)的一致性较好。     

基于Gabor滤波器的全参考图像质量评价方法

针对现有图像质量评价方法无法像人眼一样准确地评价各种图像失真,提出一种基于Gabor滤波器的全参考型图像质量评价方法.Gabor滤波器采用复数波形去调制高斯函数,得到一个在时间和频域上联合分辨率达到理论极限.通过优化Gabor滤波器的参数,可以有效地模拟人眼视觉特性.使用Gabor滤波器对图像的特征信息进行提取和对比之后,可以得到较好的图像质量评价效果.实验结果表明：该方法在对各种典型的失真图像的质量评价中,客观评分的各项指标均与人的主观感受较为一致.     

基于视觉阈值的结构相似度图像质量评价算法

针对空间域结构相似度测量(image measure of structural similarity,SSIM)没有考虑人类视觉系统亮度掩蔽和对比度掩蔽对视觉感知的影响,提出基于人类视觉阈值理论的结构相似度图像质量评价算法(visibility threshold SSIM,VTSSIM).通过计算局部标准方差,将图像分为平坦区域、细节区域和一般区域;基于图像视觉阈值的临界可视误差分布,确定平坦区域中的亮度掩蔽极端区域和细节区域中的对比度掩蔽极端区域;分别对这两个极端区域及其他区域进行视觉阈值加权处理,得到整幅图像的质量评价.结果表明,VTSSIM比SSIM更符合人眼视觉特性,尤其适合评价失真较小的图像.     

NSST与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法

为进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种非下采样剪切波变换(简称NSST变换)与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法.首先,利用NSST变换对多聚焦源图像进行多尺度、多方向分解;然后针对低频子带系数,通过计算局部区域改进拉普拉斯能量和进行加权映射,构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于局部区域改进拉普拉斯能量和的引导滤波加权融合规则;针对高频子带系数,结合人眼视觉特性,通过计算显著信息、局部区域平均梯度、边缘信息和局部区域改进拉普拉斯能量和来构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于人眼视觉特征的引导滤波加权融合规则;最后,进行NSST逆变换,获得融合图像. 4组多聚焦源图像的仿真实验结果表明,无论是从主观评价还是客观评价上,与其余4种融合算法相比,本文算法均较好地保留多聚焦源图像的边缘轮廓、细节和纹理等信息,也无细节信息缺失,提高融合图像的对比度和清晰度.     

一种基于Shearlet变换的图像质量客观评价方法

提出一种新的图像质量评价方法,将Shearlet变换捕捉视觉感知特征的能力和人类视觉系统的感知特性相结合来描述各种失真引起的图像质量的变化。该评价方法首先对参考图像和失真图像进行Shearlet分解,再对分解得到的不同尺度下的子带系数进行对比敏感度掩膜。然后根据由参考图像子带系数确定的感知阈值来计算参考图像和失真图像的各个子带中可感知到的系数所占的比例。最后通过比较失真图像相对于参考图像可感知到的系数所占比例的变化程度,综合得到图像质量的客观评价。分别在LIVE数据库和不同失真程度的图像集上对本研究算法进行有效性和合理性实验。实验表明本研究所获得的客观质量评价结果与人类的主观质量评价具有较高的一致性,能够很好地反映人类的主观感受。     

基于自然图像统计的无参考图像质量评价

为了解决无参考图像情况下的质量评价问题,基于变换域的自然图像统计模型,提出一种适用于白噪声、高斯模糊、JPEG2000压缩等失真类型的无参考图像质量评价方法.利用自然图像Contourlet变换域子带均值间的线性关系,用失真条件下保持不变的低频子带均值预测未失真的高频子带均值,以高频子带预测均值与实际均值之间的差异计量图像的失真.结合人类视觉系统特性,对不同尺度、不同方向子带及子带内不同区域进行选取与加权,综合得到对失真图像的客观质量评价.实验表明,该质量评价测度与主观质量评价有较好的一致性,且在性能上优于峰值信噪比(PSNR).     

基于OLS-RBF网络的JPEG2000图像无参考质量评估方法

提出了一种适用于JPEG2000图像的无参考质量评估方法。首先结合人类视觉系统的特性,在重建图像结构纹理区域内检测边缘轮廓,并根据各个边缘点的梯度方向提取沿垂直于该梯度方向的像素集作为边缘特征;然后采用基于正交最小二乘法设计的径向基函数网络(OLS-RBF),通过边缘特征和图像主观质量的拟合,训练得到无参考客观质量评估模型,完成对JPEG2000图像的客观质量估计。与已有的一些方法的对比实验结果表明,本文方法对JPEG2000图像的客观质量评估与主观质量评估具有更好的一致性。     

视觉相似性图像质量评价方法

低层次视觉特征是计算机视觉系统从环境中获取信息并做出反应的重要依据．考虑到低层次视觉特征包含了图像亮度变化、分布和组织等重要信息,视觉特征差异就反映了图像内在结构的变化．利用人眼视觉感知的局部性与非均匀的特点,分别在角点和边缘特征域测量参考图像和测试图像的相似度,并将其合并为对图像整体质量的度量．在IVC、TID2008、Tomaya-MICT、LIVE和CSIQ图像数据库上,对基于低层次视觉特征的图像质量评价方法和传统的PSNR、SSIM、IFC和VIF方法进行了性能比较．实验表明, 基于低层次视觉特征的图像质量评价方法在整体性能上要远远优于PSNR和SSIM方法,并且能够与公认性能较好的、基于自然场景统计的IFC和VIF方法相媲美．     

基于结构特征的图像质量评价模型

由于图像的结构特征与人类视觉系统的特性密切相关,为了提高评价结果与主观视觉的一致性,提出了一种基于结构特征的图像质量综合评价模型。该模型首先提取了与图像结构密切相关的特征,然后模拟人眼对图像区域敏感程度不同,对不同的结构成分赋予不同的权值,最后结合线性回归的思想提出了一种综合评价方法。分析了不同失真图像的实验结果,表明该评价方法的正确性,同时与峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和均方根误差(root mean squared error, RMSE)方法进行了比较,表明本模型更准确和符合主观视觉效果。     

基于结构相似的DCT域图像质量评价

通过对DCT域图像结构特性的研究,将频域信息作为图像的结构信息,根据人类视觉系统对各个频带的不同敏感程度进行加权,提出了DCT域结构相似度(DCTSSIM)质量评价方法。试验结果表明,对于JPEG2000、JPEG压缩失真图像,DCTSSIM比SSIM和峰值信噪比(PSNR)更符合人眼的视觉特性,可以更好地评判图像质量。