基于人眼視覺特性的無參考圖像質(zhì)量評價.pdf

1、隨著數(shù)字成像和通信技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字圖像成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠?。然而在獲取、傳輸、儲存等過程中，圖像均有可能失真，因此設(shè)計有效的圖像質(zhì)量評價系統(tǒng)成為急需研究的問題?，F(xiàn)有的圖像質(zhì)量評價算法根據(jù)其對參考信息的依賴程度，可以分為三類：全參考算法、半?yún)⒖妓惴ê蜔o參考算法。鑒于實際應用中通常無法獲得參考信息，無參考算法成為目前研究的熱點。本論文提出了兩種新的無參考圖像質(zhì)量評價模型，主要創(chuàng)新點如下：
　　1.局部二值模式可以有效表示鄰域像

2、素的空間分布，已被成功用于圖像質(zhì)量評價領(lǐng)域。然而，局部二值模式對噪聲比較敏感，且缺少幅度信息，限制了其性能。本文提出一種基于廣義局部三值模式的無參考圖像質(zhì)量評價算法。通過引入多閾值及幅度信息，該廣義三值模式可以比局部二值模式提供更穩(wěn)定、更具判別力的特征。在兩個典型數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果證明了本文所提出算法的有效性。
　　2.盡管人眼對空間對比度和空間分布上的退化都很敏感，現(xiàn)有的基于結(jié)構(gòu)退化的無參考圖像質(zhì)量評價模型都只考慮了其中一個方面

3、。本文提出一種新的無參考算法，綜合考慮了對比度和空間分布對圖像質(zhì)量的影響。首先，提出韋伯-拉普拉斯-高斯算子，用于提取圖像的局部對比度特征。該算子比拉普拉斯算子更符合人眼的主觀感知特性。其次，構(gòu)建了一種多閾值局部四基模式，以測量空間分布的變化。該局部四基模式分方向?qū)ο噜徬袼氐年P(guān)系進行編碼，且引入了多閾值和幅度信息，因此可以比局部二值模式提供更具判別力的特征。最后，韋伯-拉普拉斯-高斯算子和多閾值局部四基模式的聯(lián)合分布被用于無參考圖像質(zhì)量