發(fā)布時間：2021-05-12 04:49

　　近些年,我國的通信技術取得了迅速的發(fā)展,所需傳遞的信息量,也日益增多,為此,有關信息方面的要求,也變得不斷提升。在諸多信息載體中,圖像憑借著包含信息豐富的獨特屬性,使之在信息交互領域的重要性日益凸顯。而在圖像信息交互環(huán)節(jié),圖像質(zhì)量就受到極大的重視,所以,對于圖像視頻信息的應用而言,對圖像質(zhì)量評價技術進行研究,無疑就有著十分顯著的意義。當前,有關圖像質(zhì)量的評價方法,主要有主觀與客觀兩種。對于前者,就是基于人的主觀感受而形成的最終評價,這種方式具有較高的準確性與可靠性,然而卻需要耗用頗多的人力與時間,這使得應用范圍不廣。而對于后者,則是借助于數(shù)學模型以及相關計算機技術,對那些失真之圖進行科學評價。本論文對經(jīng)典客觀評價算法進行了深入分析,發(fā)現(xiàn)它們所用到的一個關鍵因子即梯度因子采用的是傳統(tǒng)的梯度模板,但是由于只采用了兩個方向的模板,只能檢測水平跟垂直兩個方向的邊緣,檢測到的邊緣方向有限,為此本論文提出用擴展梯度算子代替?zhèn)鹘y(tǒng)梯度算子來進行圖像質(zhì)量評價。本次研究所涉及到的內(nèi)容有:第一,分析了基于結(jié)構(gòu)相似度的全參考圖像質(zhì)量評價方法（SSIM算法）與基于梯度的結(jié)構(gòu)相似度全參考圖像質(zhì)量評價方法（GSSI... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學廣東省

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
    1.4 本章小結(jié)
第二章 圖像質(zhì)量評價的相關知識
    2.1 圖像質(zhì)量及其定義
        2.1.1 圖像的定義
        2.1.2 圖像質(zhì)量的定義
    2.2 圖像質(zhì)量的主觀評價方法
        2.2.1 主觀評分標準
        2.2.2 圖像質(zhì)量主觀評價方法的優(yōu)缺點
    2.3 圖像質(zhì)量的客觀評價方法
        2.3.1 客觀評價方法的分類
        2.3.2 圖像質(zhì)量客觀評價方法的優(yōu)缺點
    2.4 人眼視覺系統(tǒng)
        2.4.1 人眼視覺系統(tǒng)的生理特性
        2.4.2 人眼視覺系統(tǒng)的心理特性
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于擴展梯度算子的結(jié)構(gòu)相似度圖像質(zhì)量評價指標
    3.1 基于人類視覺系統(tǒng)的圖像質(zhì)量評價方法存在的不足
    3.2 結(jié)構(gòu)相似性理論
    3.3 基于梯度的結(jié)構(gòu)相似度
    3.4 基于擴展梯度算子的結(jié)構(gòu)相似度
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于超像素下的擴展梯度算子的相似度評價指標
    4.1 超像素分割與SLIC算法簡介
    4.2 SPSIM算法簡介
    4.3 MSPSIM算法的提出
    4.4 本章小結(jié)
第五章 實驗結(jié)果及分析
    5.1 圖像數(shù)據(jù)庫
    5.2 算法評價指標
    5.3 E-GSSIM算法性能分析
    5.4 MSPSIM算法性能分析
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀學位期間發(fā)表的論文
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于梯度幅度和梯度方向直方圖的全參考圖像質(zhì)量評價算法[J]. 王同罕,賈惠珍,舒華忠.  東南大學學報(自然科學版). 2018(02)
[2]圖像融合質(zhì)量評價方法研究綜述[J]. 楊艷春,李嬌,王陽萍.  計算機科學與探索. 2018(07)
[3]結(jié)合視覺注意力機制和圖像銳度的無參圖像質(zhì)量評價方法[J]. 王凡,倪晉平,董濤,郭榮禮.  應用光學. 2018(01)
[4]數(shù)字圖像質(zhì)量評價綜述[J]. 張偌雅,李珍珍.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2017(29)
[5]基于視覺相似性的去色圖像質(zhì)量評估[J]. 王蔓,顏佳,吳敏淵.  計算機應用. 2017(10)
[6]快速提升的結(jié)構(gòu)相似度IQA算法[J]. 高麗霞,劉國軍,張選德.  計算機輔助設計與圖形學學報. 2017(07)
[7]基于視覺注意的全參考彩色圖像質(zhì)量評價方法[J]. 溫陽,夏小妹,楊琳.  計算機測量與控制. 2017(06)
[8]基于色彩特征的無參考彩色圖像質(zhì)量評價[J]. 聞武,左凌軒.  計算機科學. 2017(S1)
[9]圖像質(zhì)量評價綜述[J]. 何南南,解凱,李桐,葉宇姍.  北京印刷學院學報. 2017(02)
[10]采用邊緣信息的屏幕圖像質(zhì)量評價[J]. 符穎,曾煥強,倪張凱,陳婧,蔡燦輝.  信號處理. 2017(04)



本文編號：3182763