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基于小波变换图像质量评价新算法

倪晓明  
【摘要】: 众所周知,人眼视觉系统(HVS)是图像处理的终端,目前合理的图像质量评价方法是基于主观评价。但主观评价方法非常耗时且需大量专业参与者,还受到许多条件制约,对图像质量改善不能给出评估意见和改进方法,因此在图像设计过程中无法被有效应用。而较早的基于客观的图像质量评价方法如PSNR方法是基于图像像素对差异而进行评价。虽然简单快速,但没结合主观的人眼视觉判断,常导致和主观测试结果背离。近年来,一种基于图像结构相似度的图像质量评价算法(MSSIM)及另一种基于梯度结构相似度图像质量评价改进算法MGSSIM相继被提出,实验证明这两种算法优越性明显。但存在的主要问题是:在交叉评价噪声失真图像与模糊失真图像时,会出现与主观评价结果的不一致性。 本文在分析人类视觉系统(HVS)多分辨率特性及小波变换边缘检测能力的基础上,提出了两种基于小波分析与人类视觉系统特性的图像质量评价算法(MWSSIM)和(MRWSSIM)。MWSSIM算法首先将原始图像和失真图像进行一层二维离散小波变换,得到不同方向和不同频率的四个频带划分:LL,HL,LH,HH;其次,在LL频带上进行光照度的对比分析,在其余三今频带上构建边缘信息图,然后在这个信息图上进行对比度和边缘结构相似度的对比分析,最后得到一个归一化的客观图像质量评价值(MWSSIM).在MWSSIM算法基础上,本文同时研究了基于小波分析与人类视觉系统特性的多分辨率图像质量评价算法(MRWSSIM),即对原始图像和失真图像进行三层二维离散小波变换,在每一层进行MWSSIM值计算,最后通过赋予每一个MWSSIM值相应权重值得到归一化的MRWSSIM值。通过非线性回归分析实验表明,MWSSIM和MRWSSIM相对于MSSIM和MGSSIM在交叉评价模糊失真图像和噪声图像时更接近人类主观感受,同时也验证了MRWSSIM相对于传统算法PSNR和MSSIM,MGSSIM在单一评价模糊失真图像时更接近人类主观感受。


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