多媒體設(shè)備及信息科技的進步使數(shù)字圖像的獲取、分享變得越來越便捷。與此同時,由于拍攝設(shè)備各異、環(huán)境復(fù)雜、傳輸處理等因素,數(shù)字圖像的質(zhì)量無法得到保證,即數(shù)字圖像從產(chǎn)生到最終到達消費者這一過程中,其質(zhì)量容易受到損傷。因此,如何準確地評價圖像的質(zhì)量,并在各個環(huán)節(jié)嚴格監(jiān)控圖像的質(zhì)量,最大限度地保證圖像的質(zhì)量不受影響對數(shù)字圖像的應(yīng)用具有重要的意義。圖像最終會呈現(xiàn)在消費者面前,所以最可靠的評價策略為由測試者對圖像的質(zhì)量做出判斷,即主觀質(zhì)量評價。然而,這種方式需要耗費大量的人力資源,在實際應(yīng)用中也無法操作,所以,客觀質(zhì)量評價,即通過設(shè)計算法來對圖像的質(zhì)量進行評價變得尤為重要。基于此,本文針對客觀質(zhì)量評價展開深入研究。研究內(nèi)容與創(chuàng)新點主要有:在無參考的質(zhì)量評價方面,現(xiàn)有的方法大多屬于有監(jiān)督的方法,這類方法根據(jù)失真圖像的主觀分數(shù)在訓(xùn)練集上訓(xùn)練一個質(zhì)量評價模型,然后利用該模型進行預(yù)測,這類方法通常受限于所使用的訓(xùn)練集,改變數(shù)據(jù)庫算法性能會受到一定的影響,算法的泛化能力有限。然而,無監(jiān)督方法不需要主觀分數(shù)的介入而具有較強的泛化能力。因此,本文研究無監(jiān)督的質(zhì)量評價方法,通過探索自然圖像的統(tǒng)計特性與視覺顯著性對圖... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

主觀質(zhì)量評價測試環(huán)境

LIVE庫中一些原始圖像示例

- 8 -圖 2-2 LIVE 庫中五種失真類型圖像示例3000 幅。（4）CSIQ 數(shù)據(jù)庫[27]該數(shù)據(jù)庫由俄克拉荷馬州大學提出，包含 30 幅無失真圖像，6 種失真類型， 即對比度失真、JPEG 壓縮、JPEG2000 壓縮、高斯模糊、高斯噪聲、粉紅色的高斯噪聲，每一種類型的失真級別為 4-5 級，共有 866 張降質(zhì)的圖像。（5）MICT 數(shù)據(jù)庫[28]這個數(shù)據(jù)庫是由日本富山大學提出的，也被稱作 Toyama 數(shù)據(jù)庫，包含 12幅原始圖像，兩種失真類型為 JPEG2000 壓縮和 JPEG 壓縮，每一類失真的程


本文編號：3313913