基于人類視覺系統(tǒng)的圖像質(zhì)量評價算法研究.pdf

1、圖像壓縮、傳輸及處理等過程使圖像產(chǎn)生不同的失真從而影響信息傳遞的質(zhì)量。因此，研究圖像質(zhì)量評價技術(shù)是極具意義的課題。圖像主觀評價方法對圖像質(zhì)量的評價具有直觀性，能準(zhǔn)確地反映人類的感知質(zhì)量，卻以高耗時和高花費(fèi)為代價，且難以在實(shí)際中實(shí)施。圖像客觀評價方法速率高、花費(fèi)少、應(yīng)用廣泛且結(jié)果可重現(xiàn)。主觀評分是客觀評分的有效性驗證?？陀^評價用來驗證圖像處理系統(tǒng)的性能和優(yōu)化現(xiàn)有算法。與人類視覺特性結(jié)合建立相應(yīng)視覺模型，進(jìn)一步分析研究圖像客觀質(zhì)量評價算法，

2、保證其與人類感知質(zhì)量評價相一致，更具有說服力，對研究人類視覺系統(tǒng)（Human Visual System, HVS）具有重要的理論意義。基于此，本文展開了人類視覺系統(tǒng)基礎(chǔ)上的圖像質(zhì)量評價算法研究。
　　首先，本文闡述了研究圖像質(zhì)量評價的背景及意義，綜述了研究基于 HVS的圖像質(zhì)量評價的意義及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，詳細(xì)介紹了與本研究有關(guān)的基本理論：圖像及其質(zhì)量、人類視覺系統(tǒng)的組成及視覺機(jī)制特性、公開圖像質(zhì)量數(shù)據(jù)庫和圖像質(zhì)量評價算法性能指標(biāo)

3、；探討了與所提算法有關(guān)的無線傳輸圖像失真問題：塊效應(yīng)、模糊效應(yīng)、振鈴效應(yīng)及強(qiáng)度掩膜。然后，研究了一些經(jīng)典的客觀評價算法，并在公開圖像數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行性能比較，分析這些算法性能的優(yōu)劣，為所提算法奠定理論基礎(chǔ)。
　　其次，對圖像的結(jié)構(gòu)相似性進(jìn)行研究，提出了基于HVS內(nèi)在推導(dǎo)機(jī)制的多尺度結(jié)構(gòu)相似性（Multiple-scale StructuralSIMilaritybased on internal generative mechanis

4、m, iMSSIM）算法。對內(nèi)在生成機(jī)制建立逐段式自回歸（Piecewise AutoRegressive, PAR）模型，在iMSSIM算法中采用這一模型將失真和參考圖像分別分解成多尺度結(jié)構(gòu)相似形（Multiple-scale StructuralSIMilarity, MSSIM）算法評分的圖像內(nèi)容預(yù)測部分和采用 PSNR評分的圖像信息不確定部分，而后采用MSE進(jìn)行加權(quán)來聯(lián)合這兩部分評分得到最終結(jié)果。采用不同的性能指標(biāo)驗證所提iMS

5、SIM算法和主觀評分的一致性，將iMSSIM算法在公共圖像數(shù)據(jù)庫上的仿真結(jié)果與現(xiàn)有算法對比，結(jié)果證明iMSSIM算法的性能得到進(jìn)一步改善。
　　最后，針對 VIF算法對人眼不敏感部分度量能力的欠缺問題，研究了無線傳輸圖像的失真特性，結(jié)合VIF對無線傳輸圖像評分的有效性以及HVS中的內(nèi)在生成機(jī)制，提出了基于內(nèi)在生成機(jī)制的視覺保真度（Visual Information Fidelity based on internal gener