隨著信息技術的發(fā)展,數(shù)字圖像在日常生產生活中的應用無處不在。在進行圖像通信的各個環(huán)節(jié)可能引入各類失真,造成圖像質量損失,干擾人的主觀感知。為了應對不同應用場景對圖像質量的要求,需要建立高效的客觀質量評價機制,模擬人類視覺系統(tǒng)（Human Visual System,HVS）的主觀感知過程�，F(xiàn)有的大多數(shù)客觀評價方法只針對彩色圖像的亮度分量進行處理,忽略顏色信息對圖像質量感知的影響。在客觀評價方法中引入顏色信息能夠獲得更好的評價性能,本文提出了兩種彩色圖像質量評價方法:（1）基于兩級尺度特征相似性加權的全參考彩色圖像質量評價方法。單一尺度上的特征只能刻畫某些HVS特性,對圖像質量的表征能力有限。本文設計了一種基于兩級尺度特征相似性加權的質量指標（Two Scale Feature Similarity Weighted Quality Index,TSFSWQI）,首先轉換顏色空間,分離亮度和顏色分量;再基于像素尺度提取多種特征,經過融合、加權、取均值等操作得到該尺度上的相似性度量;然后基于圖像尺度提取統(tǒng)計特征,構造特征向量,計算特征向量的歐氏距離作為該尺度上的相似性度量;最后加權兩級尺度... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

主觀評價的一般流程

圖 2-2 部分參考圖像質量評價方法框架圖研究發(fā)現(xiàn) HVS 有視覺注意機制，進行細節(jié)感知時會專注于某一部分區(qū)域，因鍵區(qū)域相比其它區(qū)域對圖像質量評價的影響更大。正是受到這一點的啟發(fā)，西子科技大學 Wu 等人[63]提出一種基于顯著性變化的 RR IQA 模型，進一步改進R IQA 模型與主觀感知的一致性。首先采用顯著性值標注關鍵區(qū)域，并生成基于方向模式的局部顯著性加權直方圖(Local Saliency Weighted Histogram，LSWH 于圖像內容提��；接下來，考慮到強失真可能改變參考圖像與失真圖像之間的性區(qū)域，利用每個視覺方向模式的顯著性生成全局顯著性直方圖(Global Salienased Histogram，GSBH)；最后結合 LSWH 和 GSBH 的差異量化加權得到質量評分.3 無參考圖像質量評價無參考圖像質量評價(NR IQA)旨在基于失真圖像本身預測感知質量，而不需

圖像質量這一過程的模擬。為了新的全參考彩色圖像質量評價方 標 (Two Scale Feature Similarity 綜合考慮亮度和顏色分量的特征一方面分別基于像素尺度和圖像尺，由兩級尺度上的特征來共同表加權，作為最終失真圖像的 TSFS像之間由不同失真類型和失真程I 與人眼感知的一致性較高，對多流程QI 算法實現(xiàn)流程如圖 3-1 所示，主

【參考文獻】：
期刊論文
[1]圖像質量評價綜述[J]. 劉書琴,毋立芳,宮玉,劉興勝.  中國科技論文在線. 2011(07)

碩士論文
[1]基于相位一致性和局部熵的無參考圖像質量評價方法研究[D]. 趙茂錚.北京郵電大學 2016



本文編號：3071249