基于結(jié)構(gòu)特征和人眼視覺(jué)特征結(jié)合的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法.pdf

1、視覺(jué)信號(hào)在采集、壓縮、存儲(chǔ)、處理、傳輸和再現(xiàn)的過(guò)程中會(huì)受到各種各樣的失真的影響導(dǎo)致感知質(zhì)量退化，因此圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)在當(dāng)今的視覺(jué)信號(hào)處理中起著非常重要的作用。由于人類視覺(jué)系統(tǒng)（HVS)是視覺(jué)信息的接收者，主觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法是最可靠的方法，但耗時(shí)費(fèi)力，成本高，因此已經(jīng)開(kāi)發(fā)并廣泛應(yīng)用于實(shí)際應(yīng)用的是客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。均方誤差（MSE)，峰值信噪比（PSNR)等基于像素的客觀圖像評(píng)價(jià)方法與主觀評(píng)價(jià)一致性較差，開(kāi)發(fā)更準(zhǔn)確的客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法對(duì)

2、未來(lái)的視覺(jué)信息處理和通信應(yīng)用有重要的意義。
　　基于圖像結(jié)構(gòu)和基于人眼視覺(jué)特征的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法成為近些年的研究的熱點(diǎn)，一系列新的算法陸續(xù)被提出。本文提出兩種基于圖像結(jié)構(gòu)和人眼視覺(jué)特征結(jié)合的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。其中一種是基于邊緣和Log-Gabor特征的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。不同于僅用梯度反映邊緣特征的方法，該方法還考慮了邊緣強(qiáng)度，邊緣強(qiáng)度考慮了0°、45°、90°、135°四個(gè)方向，能更好的檢測(cè)邊緣。此外本方法使用log-Gabor濾

3、波器的帶通濾波響應(yīng)來(lái)反映圖像顯著區(qū)域，結(jié)合了圖像的結(jié)構(gòu)特征及人眼的視覺(jué)特性；另一種則是基于結(jié)構(gòu)對(duì)比度及頻域特征的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。結(jié)構(gòu)對(duì)比度能有效的反映圖像紋理的復(fù)雜性和人類視覺(jué)系統(tǒng)（HVS)的掩模效應(yīng)，頻域特征反映了人眼的對(duì)比度敏感函數(shù)，該方法同樣結(jié)合了圖像結(jié)構(gòu)特征和人眼視覺(jué)特征，兩種方法最終通過(guò)特征融合最終得到圖像客觀質(zhì)量分?jǐn)?shù)。
　　通過(guò)在TID2013和LIVE圖像數(shù)據(jù)庫(kù)以及單個(gè)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)不同失真類型的進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)，并與其他7