图像质量评价的算法研究与工程应用

论文摘要

图像在采集、传输、处理和存储时会引入各种各样的失真,因而研究图像质量的评价方法就有着重要的理论意义和广泛的应用需求。本文首先介绍了图像质量评价的主观方法和客观方法,并详细分析了结构相似度算法。在研究和总结了人类视觉系统的多通道特性与小波变换之间的关系后,提出了加权小波域的结构相似度算法。该算法先对图像进行小波分解,计算各个子带的相似度,再根据人眼对于不同频率和方向的敏感程度不同这一视觉特性,利用对比度敏感函数对各子带的相似度进行加权处理,最后得到图像的综合相似度。实验结果表明,该方法相比于结构相似度算法更接近人的主观评价。在实际研制图像降噪处理系统的工程应用中,图像质量的评价指标可以作为一种准则用来校准图像降噪处理系统或优化降噪算法的参数,所以设计和开发相应的图像质量评价的应用软件就有着重要的实际价值。本文在研究了图像质量评价的方法后,设计和开发了用于图像质量评价的软件模块并成功将其应用于图像降噪系统的研制中。最后,本文针对遥感图像对结构相似度算法做了相关实验。实验结果表明,结构相似度算法同样适用于遥感图像。为了能更方便地计算遥感图像的结构相似度,本文基于OpenCV编写了结构相似度的软件界面。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 图像信息的重要性
• 1.2 研究背景及意义
• 1.3 本文主要工作和章节安排
• 第二章 图像质量评价方法概述
• 2.1 图像质量定义
• 2.2 图像质量的主观评价方法
• 2.3 图像质量的客观评价方法
• 2.3.1 传统的图像质量评价方法
• 2.3.2 基于人类视觉系统的图像质量评价方法
• 2.3.3 基于感兴趣区域的图像质量评价方法
• 2.3.4 基于结构相似度的图像质量评价方法
• 2.4 本章小结
• 第三章 小波变换与人类视觉系统
• 3.1 小波变换理论
• 3.1.1 从傅立叶变换到小波变换
• 3.1.2 连续小波变换和离散小波变换
• 3.1.3 多分辨率和Mallat 算法
• 3.1.4 二维图像小波变换
• 3.2 人类视觉系统
• 3.2.1 人类视觉系统的构造和视觉处理机制
• 3.2.2 HVS 特性简介
• 3.3 图像的DWT 与HVS 特性的关系
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于视觉加权小波域的结构相似度算法
• 4.1 算法来源和描述
• 4.2 客观评价方法有效性分析
• 4.3 实验结果及分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 图像质量评价在工程中的应用
• 5.1 硬件系统概述
• 5.2 软件开发环境
• 5.3 图像质量评价的工程指标
• 5.4 图像质量评价的软件实现及其应用
• 5.4.1 软件模块实现的功能
• 5.4.2 软件模块的具体实现和应用
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文主要工作
• 6.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在硕士研究生期间取得的研究成果