小波域無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字圖像已經(jīng)成為人們接受外界信息的主要來(lái)源，因此圖像質(zhì)量的優(yōu)劣將直接影響人們對(duì)圖像信息的的正確理解和判斷，這在交通目標(biāo)檢測(cè)、醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域具有重要意義，然而數(shù)字圖像在采集、傳輸、壓縮等處理過程將不可避免的引起圖像質(zhì)量的改變，因此建立有效的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)具有重要的研究?jī)r(jià)值。其中，圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)分為主觀評(píng)價(jià)方法與客觀評(píng)價(jià)方法，而客觀評(píng)價(jià)方法又分為全參考、半?yún)⒖技盁o(wú)參考評(píng)價(jià)方法，本文主要研究更具實(shí)用價(jià)值的無(wú)需原始參考

2、圖像的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，具體內(nèi)容如下：
　　1、深入探討圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究背景與意義，分析國(guó)內(nèi)外當(dāng)前圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)研究進(jìn)展及成果，介紹了主要的全參考、半?yún)⒖技盁o(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，并分析各自算法的特點(diǎn)，其中對(duì)最具研究?jī)r(jià)值的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法給予重點(diǎn)分析。
　　2、簡(jiǎn)單介紹二維小波變換理論基礎(chǔ)與人類視覺系統(tǒng)，并分析了圖像小波變換特性與人類視覺特性的聯(lián)系。
　　3、提出一種簡(jiǎn)單、直接的基于小波變換的無(wú)參考高斯圖像

3、質(zhì)量評(píng)價(jià)，首先分析自然圖像在小波變換下高頻子帶具有強(qiáng)相關(guān)性，針對(duì)高斯噪音圖像與高斯模糊圖像，其失真程度加深圖像高頻子帶相關(guān)性逐漸減弱，分別通過計(jì)算圖像高頻子帶間結(jié)構(gòu)相似度、峰值性噪比及奇異值向量夾角來(lái)度量高頻子帶的三種差異作為質(zhì)量指標(biāo)，并比較了三者算法的優(yōu)劣。
　　4、針對(duì)當(dāng)前無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法需要提前知道圖像失真類型，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，提出一種基于自然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)（Natural Scene Statistics，NSS）