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基于NSS与HVS的图像质量评价方法研究

楼斌  
【摘要】: 近十几年来,在数字电视及消费电子应用的推动下,数字图像与视频处理技术获得了飞速的发展。数字图像质量评价是图像视频处理的基本技术之一,在算法分析比较、系统性能优化及通信图像质量监控等方面发挥着重要作用。自然图像统计(Natural Scene Statistics,NSS)模型与人类视觉系统(Human Visual System,HVS)模型,分别描述了图像质量观察中客体与主体的本质属性。本论文以NSS与HVS为理论基础,分析自然图像与失真信号的特征规律,研究在全参考图像、无参考图像和半参考图像等各种不同应用条件下,以计算机为手段,准确、快速、有效地评价数字图像质量的方法。论文的主要研究内容及成果概述如下: 1)基于视觉感知的图像质量综合。用基于HVS前端特性的加权方法改进结构相似度度量(SSIM)。根据视觉掩蔽效应,计算失真差错与边缘纹理的视觉敏感度,得到差错可视性图与内容可视性图,结合两者得到代表图像局部重要性的加权图,加权综合SSIM作为图像整体客观质量。该方法弥补了SSIM忽略HVS低层特性的不足,提高了SSIM对于不同失真类型图像的质量评价性能。 2)基于掩蔽效应与失真区域划分的SSIM。该方法根据HVS对失真区域敏感度的不同,将失真图像划分为边缘纹理区域、膨胀区域与平滑区域,计算各区域平均SSIM值,并以膨胀区域作为最能反映图像质量的典型区域。提出SSIM失真概念并建模掩蔽效应,利用平滑区域SSIM补偿后的膨胀区域SSIM,统一了其对局部失真图像与全局失真图像的质量评价。该方法结合区域划分与掩蔽效应,改进了SSIM对于各种失真类型图像的质量评价。 3)提出了一种基于能量谱分布失真的无参考评价方法。以图像的自然性程度衡量图像质量,能量谱线性分布是重要的自然图像统计规律(NSS),图像失真改变了该分布并且变化程度与失真强度成正比。在Contourlet变换域,利用对失真鲁棒的高尺度子带能量预测低尺度子带能量,计算子带能量失真程度,可以有效预测JPEG2000压缩、高斯模糊、高斯白噪声等类型失真图像的质量。另外还提出了一种JPEG压缩失真度量方法,以图像块边界能量与块内能量的比值,有效预测块效应与JPEG压缩的强度,反映了JPEG压缩改变能量空间分布的特点。 4)半参考质量评价中图像质量关键特征的提取与传输方法研究。分析比较了以各种子带内及子带间统计量作为质量关键特征的评价性能,发现均方根对比度是其中最能高效而简洁地反映图像质量情况的图像特征。数字水印是图像质量特征传输的主要方式,提出了一种新的内容认证水印方法,该方法提取图像中的运动区域作为内容关键区域,根据重要性不同,认证水印为内容提供分层次的保护,并能抵抗局部篡改、MPEG压缩等攻击。


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