基于改進(jìn)梯度函數(shù)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)及Laplace算子邊緣檢測(cè)新方法的研究.pdf

1、隨著數(shù)字圖像和視頻的廣泛應(yīng)用,數(shù)字圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要性日益增長(zhǎng)。圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)基礎(chǔ)性的問(wèn)題,它既有其重要的理論意義,同樣也有廣泛的應(yīng)用背景。通常可將數(shù)字圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)分為主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)。主觀評(píng)價(jià)方法的缺點(diǎn)是繁瑣、費(fèi)時(shí)費(fèi)力,無(wú)法實(shí)時(shí)處理?？陀^評(píng)價(jià)方法分為三類全參考評(píng)價(jià)、弱參考評(píng)價(jià)、無(wú)參考評(píng)價(jià)。前兩類的研究較為成熟,后一類屬于較新的領(lǐng)域。隨著人們對(duì)人類視覺(jué)系統(tǒng)模型不斷被開(kāi)發(fā)出來(lái),出現(xiàn)了基于人類視覺(jué)系統(tǒng)(HVS)的圖像質(zhì)量

2、評(píng)價(jià),基于質(zhì)量相關(guān)因素的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)和基于結(jié)構(gòu)失真的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。基于質(zhì)量相關(guān)因素的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià),將影響圖像質(zhì)量的因素確定為幾個(gè)相關(guān)因素,各因素能清楚表示影響圖像質(zhì)量的原因,評(píng)價(jià)結(jié)果能較好地反映人的視覺(jué)感受。
　　本文介紹了圖像信息的重要性、圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的定義,概括和比較了當(dāng)前較有代表性的客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,分析了人類視覺(jué)系統(tǒng)特性,闡述了在圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)中引入人類視覺(jué)特性的重要性和必要性。
　　論文根據(jù)圖像質(zhì)量相關(guān)因素,提出

3、了一種圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)新方法。根據(jù)HVS特性,對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后取影響圖像質(zhì)量的相關(guān)指標(biāo),即亮度、清晰度(模糊度)和相關(guān)度三個(gè)指標(biāo),將各相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行綜合以求得圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的總指標(biāo)。該方法不僅充分考慮HVS特性,同時(shí)僅在空域中進(jìn)行處理。影響圖像質(zhì)量的三個(gè)主要因素,在空域中指亮度、清晰度(模糊度)和相關(guān)度,文中在提取亮度指標(biāo)時(shí),根據(jù)平均亮度求得。清晰度(模糊度),本文通過(guò)改進(jìn)梯度函數(shù)來(lái)獲得,即通過(guò)八個(gè)方向求得圖像每一像素點(diǎn)的梯度值,利用此梯

4、度值作為提取清晰度指標(biāo),相關(guān)度則用兩幅圖像的相似程度來(lái)表示。對(duì)不同失真圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià),通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲取了三個(gè)影響因素的權(quán)值。利用該權(quán)值,對(duì)已知失真類型的圖像進(jìn)行評(píng)價(jià),所得評(píng)價(jià)結(jié)果與主觀評(píng)價(jià)具有較高的相關(guān)性,能較好地反映人眼視覺(jué)感受。該方法不僅考慮影響圖像質(zhì)量的相關(guān)因素,還將HVS特性引入到評(píng)價(jià)系統(tǒng)中,同時(shí)評(píng)價(jià)方法簡(jiǎn)單、快速、有效!實(shí)驗(yàn)證明,該方法對(duì)不同失真種類,不同壓縮格式造成的失真都有較好的評(píng)價(jià),能反映人的視覺(jué)感受。
　　論文還提

5、出了一種基于Laplace算子改進(jìn)的邊緣檢測(cè)方法。該方法的提出是由于在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,為更好地評(píng)價(jià)圖像的清晰度,利用Laplace算子檢測(cè)邊緣時(shí),改變梯度圖像映射到邊緣圖像灰度表示空間順序,同時(shí)采用實(shí)驗(yàn)確定閾值法,發(fā)現(xiàn)檢測(cè)結(jié)果較好。利用Laplace算子計(jì)算圖像的各像素點(diǎn)的梯度,同時(shí)通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定閾值設(shè)定比例,根據(jù)閾值進(jìn)行二值化,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,檢測(cè)出的邊緣能較好地反映人的視覺(jué)感受。此方法簡(jiǎn)單、快速,檢測(cè)結(jié)果有效,對(duì)于各嵌入式處理或?qū)崟r(shí)處理中,