監(jiān)控圖像質(zhì)量的無參評估方法研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像以其便于傳輸與保存逐漸融入人們的日常生活中，成為人類信息獲取的重要來源，視頻監(jiān)控系統(tǒng)也得到了廣泛的應用。監(jiān)控圖像一般會通過采集、壓縮、傳輸及重現(xiàn)的過程，在這些過程中圖像被引入了多種失真類型，終端圖像的圖像質(zhì)量直接影響到人眼獲取視覺信息乃至引發(fā)安防問題，因此監(jiān)控圖像的質(zhì)量評估意義重大。
　　圖像質(zhì)量評估方法中，主觀評估方法以專業(yè)人士評分作為評估結(jié)果，評估效果最佳。但主觀評價方法存在著消耗人力大、效率低下

2、等問題，已無法滿足大數(shù)量的圖像評價需求。例如在廣泛應用的監(jiān)控視頻系統(tǒng)中，監(jiān)控圖像質(zhì)量與其信息的可用性密切相關(guān)，必須對監(jiān)控視頻圖像質(zhì)量進行管理才能保障監(jiān)控系統(tǒng)的效能，監(jiān)控系統(tǒng)規(guī)模激增使得以人為主體的傳統(tǒng)監(jiān)測方法已不能滿足需求。因此基于計算機分析且無需人工介入的客觀評價方法成為當今質(zhì)量評估領域的重要發(fā)展方向。圖像客觀質(zhì)量評估方法有需要原圖作為對照的全參考算法、需要原圖部分信息作為參考的半?yún)⒖妓惴?、以及無需原圖的無參考方法。由于在實際應用場合

3、中，特別是經(jīng)過多重處理的監(jiān)控圖像，原始無失真圖像一般很難獲得，難以進行全參考、半?yún)⒖荚u估，因此無參考評估方法成為了必然選擇。
　　本文重點研究無參考質(zhì)量評估算法，首先研究經(jīng)典的算法，然后分析比較它們的性能。在已有方法基礎上，針對監(jiān)控圖像評估的特殊性，引入二維信息熵、分塊分析方法，改善了其他方法在監(jiān)控圖像評估上性能的不足。通過機器學習重新評估特征參數(shù)權(quán)重，實現(xiàn)一種基于空域特征的無參考監(jiān)控圖像評估方法。另外，監(jiān)控圖像的主觀評價受到關(guān)注