图像质量客观评价的研究

图像质量客观评价的研究

论文摘要

视觉信息是人类获取信息的最主要途径,它通过人自身的视觉感知系统获取,其中图像信息是最主要的组成部分。随着个人计算机、数字通信、多媒体和网络技术的发展,数字图像和数字视频日益成为信息最重要的载体之一,已经深入到人们的日常生活,普及到千家万户。在数字图像的获取、处理、编码、存储、传输和重建的每一个步骤中,通常都会对图像的质量产生影响,如何评价图像质量成为图像处理、计算机视觉领域的一个基本而文富有挑战的问题。本论文研究图像的结构失真,并且充分利用图像的结构失真特性设计客观图像质量评价方法,使其能够自动精确的评价图像的质量。本论文的研究内容主要围绕图像结构重要性表示和度量、图像投影能量和图像方向投影等关键技术进行研究工作。主要工作和创新成果总结如下:(1)将匹配追逐算法用于图像质量评价中,并且为满足图像质量评价的需求进行了修改。匹配追逐算法是一种将图像在基函数集上进行投影提取图像结构的算法,主要应用于图像和视频编码中。为满足图像质量评价的需求,对匹配追逐算法进行了改进,使用该算法对参考图像进行分解以提取重要的结构信息。(2)提出了一种图像结构特征表示和重要性度量方法。人眼天然具有获取图像结构的特性,一般而言,自然图像中由于各个结构所表示的内容不同,不同的结构区域往往在视觉上具有不同重要性,基于此种假设,利用改进的匹配追逐算法对图像进行结构提取,并且对结构进行特征表示和重要性度量。(3)提出了一种基于结构重要性度量的质量评价方法。该方法提出了一种结构重要性度量的概念,并且用在图像质量客观评价中,通过对参考图像的结构进行提取,按照重要性排列获得不同图像结构信息和重要性度量,通过计算失真图像与参考图像结构信息的差异获得图像的失真度量和质量值。(4)提出了一种基于投影能量的质量评价方法。该方法将图像的失真建模为投影值的差异,在此基础上提出了一种基于信号投影能量的图像质量客观评价方法。该方法使用了简单的投影方法,参数简单,具有高效以及低复杂度的特点,可以满足各种实时需求的应用。由于该算法简单,易于实现,期望成为基于像素统计算法比如PSNR的一个扩展。(5)提出了一种基于方向投影的质量评价方法。图像的结构信息主要由带有方向特性的像素、边缘和形状等组成,使用图像在各个方向上的投影来表示图像的方向特性,图像质量的改变可以建模为图像在方向特性上的改变。该方法通过Radon变换来统计图像在各个方向的投影,建立方向投影矩阵来表示图像的方向特性,最后计算失真图像和参考图像方向投影矩阵之间的差异来统计图像的失真度量。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 图目录
  • 表目录
  • 第1章 绪论
  • 1.1 图像质量客观评价的重要性
  • 1.2 图像质量客观评价的研究背景
  • 1.3 本论文的主要工作
  • 1.4 本论文结构
  • 第2章 图像质量评价方法研究概述
  • 2.1 HVS和HVS模型在图像质量评价中的应用
  • 2.1.1 HVS生理构造
  • 2.1.2 图像处理中的HVS模型
  • 2.1.3 基于HVS模型的质量评价方法
  • 2.1.4 HVS模型的局限性
  • 2.2 图像质量评价方法的研究现状
  • 2.2.1 主观质量评价
  • 2.2.2 客观质量评价
  • 2.3 小结
  • 第3章 基于结构重要性度量的质量评价方法
  • 3.1 匹配追逐算法简介
  • 3.1.1 匹配追逐算法
  • 3.1.2 快速算法
  • 3.1.3 收敛准则
  • 3.1.4 收敛特性
  • 3.2 匹配追逐中的字典
  • 3.2.1 一维Gabor基函数
  • 3.2.2 二维Gabor基集的构造
  • 3.3 改进的匹配追逐算法
  • 3.4 基于结构重要性度量的质量评价方法
  • 3.4.1 结构信息SC的提取
  • 3.4.2 分块和全局结构失真度量
  • 3.4.3 最终的客观质量评价值
  • 3.4.4 一些参数的讨论
  • 3.5 实验结果和分析
  • 3.5.1 实验平台
  • 3.5.2 实验结果
  • 3.5.3 结果分析
  • 3.6 本章小结
  • 第4章 基于投影能量的图像质量评价方法
  • 4.1 研究动机
  • 4.2 基于投影能量的质量评价方法
  • 4.2.1 基于投影能量的图像结构失真模型
  • 4.2.2 简单参数的算法实现
  • 4.3 实验结果和分析
  • 4.3.1 实验平台
  • 4.3.2 实验结果
  • 4.3.3 结果分析
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 基于方向投影的质量评价方法
  • 5.1 研究动机
  • 5.2 基于方向投影的方法
  • 5.2.1 Radon变换
  • 5.3 基于DP的质量评价算法实现
  • 5.4 实验结果和分析
  • 5.4.1 实验平台
  • 5.4.2 实验结果
  • 5.4.3 结果分析
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 总结与展望
  • 6.1 研究内容回顾
  • 6.2 研究工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果
  • 相关论文文献

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