基于色彩空間的無參考圖像質(zhì)量評價研究.pdf

1、今天，人類已經(jīng)步入一個高清和智能的數(shù)字視覺新時代，人們對圖像和視頻的清晰度要求越來越高，即對圖像質(zhì)量的要求越來越高，然而如何評價圖像的質(zhì)量到現(xiàn)在仍沒有一個可靠的方法，因此對圖像質(zhì)量的評價是一項非常有意義的研究課題。
　　客觀圖像質(zhì)量評價方法一般可以分為全參考評價方法、半?yún)⒖荚u價方法（部分參考評價方法）和無參考評價方法三類。在無參考圖像質(zhì)量評價中，自然圖像統(tǒng)計模型(NSS)得到了廣泛應(yīng)用，但目前絕大部分的圖像質(zhì)量評價方法都是針對灰度

2、圖像的，沒有有效地利用色彩空間的信息。本文對RGB，HSV，LAB，YCBCR，YIQ五種色彩空間的統(tǒng)計規(guī)律性進(jìn)行分析，研究了使用廣義高斯概率密度函數(shù)在這五種色彩空間建模的可行性。為了發(fā)現(xiàn)是否有更適合的分布來對色彩空間的統(tǒng)計規(guī)律性建模，我們使用廣義高斯分布，對數(shù)正態(tài)分布，極值分布和T分布對色彩空間的統(tǒng)計信息進(jìn)行擬合，對擬合結(jié)果進(jìn)行了分析和比較，發(fā)現(xiàn)最適合各個色彩空間的模型。然后我們使用擬合成廣義高斯模型的參數(shù)來對LIVE庫的失真圖像進(jìn)行

3、分類，用來判斷色彩空間提取的這些特征對于不同失真類型的分散程度，從實驗結(jié)果中可以看出使用某些色彩分量進(jìn)行分類效果要優(yōu)于灰度空間。
　　在研究了色彩空間的統(tǒng)計規(guī)律后，我們設(shè)計了一種無參考圖像質(zhì)量評價算法，利用了色彩空間的信息。該方法可以分為兩個階段，第一階段判斷失真類型，第二階段對特定失真類型的圖像選擇最適合的色彩空間，在該色彩空間對圖像的質(zhì)量進(jìn)行評價。最適合的色彩空間是通過在各種失真類型分別對上述幾種色彩空間進(jìn)行實驗選擇最優(yōu)值得到