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基于结构相似性的图像质量评价方法的研究

朱大龙  
【摘要】:随着人类社会向高度数字化方向的发展,数字图像、数字视频、数字电视的飞速发展和普及也将成为必然。在可视信息的采集、显示、存储、传输等方面开发和优化数字图像、数字视频系统已经成为当今非常重要而且富有挑战性的工作领域。同时,随着数字通信技术和无线通信技术的发展,数字图像技术在通信领域中得到飞速发展。由于图像通信的最终信宿是人,而且图像系统输出的图像一般是给人观察和评价的,因而图像评价的研究是图像信息工程中的重要技术之一,图像质量评价也成为图像通信过程中的一个重要环节。 目前,国际公认的评价一个图像或视频质量最可靠的方法是主观评价方法,因为在大多数图像应用过程中,人是最终的接受者。但是,这种评价方法的自由度大,它受观察者的知识背景、观测目的、观测环境和条件及人的视觉心理因素等影响。加上评价过程繁琐,人的视觉心理因素很难用准确的数学模型来表达,从而导致评价结果不够精确,且不便于图像系统的设计,在工程应用中也不便使用。另一方面,人们又从图像自身出发,力图用精确的统计和数值计算来研究图像的质量,这就是所谓的客观图像质量评价方法。客观图像质量评价方法虽然精确严格,简单易行,能较好地统计图像之间的灰度差别,却没有考虑图像观测者的视觉心理因素,而图像评价的主体——人在图像评价时往往起着很重要的作用,因而客观评价方法的评价结果有时并不能与观察者的主观视觉评价结果相吻合。因此,人们希望从图像自身和人类视觉系统两个方面来研究图像质量,力图在图像内容和视觉质量之间寻找一种最有效的评价方法,并取得了一定的效果。当今,使图像质量评价即客观又符合人眼实际观测质量,同时使评价过程简单易行已成为图像评价的重要课题和研究方向。 本文在前人工作成果基础上对基于结构相似性的图像质量评价方法进行了研究,首先对人类视觉系统和图像质量之间的关系进行了分析,然后对基于误差敏感的质量评价方法进行了分析并总结了其中所存在的问题及缺陷,最后,从图像空间、人类视觉和图像结构等方面对基于结构相似性方法进行了研究。具体说来,主要包括以下几个方面: 1.分析了图像结构空间模型与人类视觉特性所存在的问题,分别从图像模长、


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