基于结构失真的图像质量评价方法的研究

在说明传统的图像质量评价方法及其不足的基础上,分别对基于结构失真图像质量评价方法的各个因子进行了讨论,并从图像空间及其向量的理论角度分析了结构性信息对于图像质量的影响。理论分析和实验均证明了结构失真评价方法与图像主观视觉质量的一致性。     

基于结构失真的图像质量评价方法的研究

在说明传统的图像质量评价方法及其不足的基础上，分别对基于结构失真图像质量评价方法的各个因子进行了讨论，并从图像空间及其向量的理论角度分析了结构性信息对于图像质量的影响。理论分析和实验均证明了结构失真评价方法与图像主观视觉质量的一致性。     

基于结构信息的图像质量评价模型

针对客观数字图像质量评价方法结构相似度（SSIM）算法对严重失真类型的评价值与主观评价（MOS）值之间存在着明显差异的问题,对几种将SSIM算法与人眼视觉系统（HVS）特性相结合的算法基于图像边缘的ESSIM算法、基于空间域频域敏感的HSSIM算法,以及基于信息内容权值的IWSSIM算法进行了比较。从实验数据可知,ESSIM,HSSIM算法的准确性有不同程度的提高,而IWSSIM模型在比较主客观值相关的单调性方面更为稳定。实验结果为今后结构相似度算法的改进提供了依据,指明研究方向。     

基于结构失真分析的立体图像质量客观评价模型

在立体图像?视频系统编码、传输、解码等环节中,立体图像质量评价是图像失真的一个重要评判准则.考虑到图像结构特性能较好地反映立体图像质量变化,提出一种基于结构失真的立体图像质量客观评价模型,该模型包括左右视点图像质量和深度感知质量评价两部分.首先根据人眼对图像中不同区域的敏感度存在差异且自然图像具有一定方向奇异性的特性,得到左右视点图像质量评价值;然后利用左右视点的绝对差值图像,采用奇异值向量差异和均值偏差率来描述立体图像深度感的畸变;最后融合前面两部分的评价值得到最终的立体图像质量评价值.实验结果表明,文中模型与主观感知存在较好的一致性,对于高斯模糊、高斯白噪声、JPEG压缩、JP2000压缩以及H.264编码,其评价结果与主观感知之间的相关系数高于0.93,Spearman秩相关系数高于0.92,均方误差低于6.6.     

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。     

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。     

感知特征互补的图像质量评价

针对图像质量客观评价方法在实际应用场景下性能退化的问题,将人眼视觉特性融入图像特征处理的多个环节,提出一种融合视觉结构显著和视觉能量显著特征互补的方法。首先,根据人眼特性对图像的灰度能量、对比度能量和梯度结构三层互补特征进行空域-频域联合变换处理;其次,分别提取前述三层视觉特征的多通道信息并进行评价;最后,基于视觉特性和图像失真度将各层视觉特征评价从内层至外层逐步自适应综合。实验表明,本方法具有较高的水平和更好的稳定性,提高了实际应用场景下的评价性能。     

基于HVS的图像质量评价方法研究

针对目前视频会议图像系统优化中,由于在画面质量评测方面存在的差异大的问题,结合实际装备情况,研究图像质量准确评价问题,图像采集、压缩传输中会出现畸变,使图像模糊,传统评价方法难以对特征进行正确区分,导致图像质量准确率低.为提高图像质量评价准确率,提出一种基于HVS的图像质量评价方法.为业务处理提供科学依据,对于有效规范值勤业务管理,提高装备运行质量,增强任务保障能力,为提升视频会议保障图像质量具有十分重要的意义.     

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。     

HVS模型及其在静止图象压缩质量评价中的应用

图象质量尺度是最优化图象压缩算法参数和提高图象质量的重要依据 .建立在人类视觉模型 (HVS)基础之上的感知质量尺度作为主客观联系的桥梁 ,能有效地反映出人对图象失真在视觉上的感知 .近年来 ,有许多研究者借助人类视觉系统研究中的最新成果 ,深入分析了与图象质量密切相关的视觉感知特性 ,提出了大量效果不错的静止图象压缩感知质量尺度 ,并对视觉感知特性在图象质量尺度中的应用方法进行了较全面的综述 ,揭示了影响其图象质量预测准确性、鲁棒性的主要因素 ,给出了该领域的最新研究成果和未来发展方向 .     

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。     

基于结构失真度的视频加密视觉保密性评价

提出视觉保密性的概念,分析视频质量评价和视觉保密性评价的不同,根据结构相似度理论得到基于结构失真度的评价方法,从结构失真的角度分析视频密文直接解码后得到的密文图像,以客观的评测方法和指标评价视频信息的视觉保密性,并给出评价算法及实验数据。实验结果表明,该评价方法客观、高效、区分度好。     

基于流形特征相似度的感知图像质量评价

图像质量评价（Image quality assessment, IQA）的目标是利用设计的计算模型得到与主观评价一致的结果,而人类视觉感知特性是感知图像质量评价的关键.大量研究发现,认知流形和拓扑连续性是人类感知的基础即人类感知局限在低维流形之上.基于图像低维流形特征分析,本文提出了基于流形特征相似度（Manifold feature similarity, MFS）的全参考图像质量评价方法.首先,利用正交局部保持投影算法来模拟大脑的视觉处理过程获取最佳映射矩阵进而得到图像的低维流形特征,通过流形特征的相似度来表征两幅图像的结构差异,从而反映感知质量上的差异.其次,考虑亮度失真对人眼视觉感知的影响,通过图像块均值计算亮度相似度并用于评价图像的亮度失真;最后,结合两个相似度得到图像的客观质量评价值.在四个公开图像测试库上的实验结果表明,所提出方法与现有代表性的图像质量方法相比总体上具有更好的评价结果.     

基于矩形角点几何变换的畸变图像校正

在以数码相机等数字设备拍摄图像时,所拍摄的图像经常会产生各种各样的变形,这种变形可能会导致识别软件中的后续处理失败,从而使图像无法被识别。为了使普通的识别软件能够对数码相机等拍摄的图像进行识别,有必要对其进行校正。针对大部分畸变图像是倾斜变形和透视变形,采用类似倾斜变形图像的几何校正算法,分两步实现图像的校正。实验表明,该方法对于倾斜变形和透视变形有良好的校正效果,以便于后续的图像处理。