基于稀疏處理的圖像質(zhì)量評價方法研究.pdf

1、在數(shù)字圖像的獲取、壓縮、存儲和傳輸過程中，由于存在獲取設(shè)備的缺陷、壓縮編碼、存儲錯誤和傳輸錯誤等問題，使得圖片的質(zhì)量下降，增加了人對圖像內(nèi)容識別的障礙。另一方面，在數(shù)字圖像處理等領(lǐng)域中，圖像質(zhì)量的好壞直接代表了算法的性能優(yōu)劣。而且圖像質(zhì)量作為一種重要的評價指標，可以用作優(yōu)化圖像處理系統(tǒng)參數(shù)的重要反饋。但是由于人對于數(shù)字圖像的主觀質(zhì)量評價實驗復雜，受實驗環(huán)境影響大，且不可重復等各種因素，難以被大型應用場景采納使用?？陀^圖像質(zhì)量評價作為一種

2、預測數(shù)字圖像質(zhì)量，得出與人的主觀評價結(jié)果相一致的機器算法，開始被研究人員廣泛關(guān)注。
　　稀疏處理是當前信號處理領(lǐng)域的研究熱點，其優(yōu)勢體現(xiàn)在對信號進行高效表示，利用少量非零變量表征原始的大量數(shù)據(jù)，降低信號處理的復雜性。本文研究了稀疏處理的原理，并基于稀疏處理方法提出了自然圖像質(zhì)量評價方法，概括為:
　　(1)調(diào)研了稀疏處理方法的基本原理，研究了核獨立分量分析算法的原理和相關(guān)應用，利用核獨立分量分析對數(shù)據(jù)進行非線性映射使得線性不

3、可分的信號非線性可分的思想，設(shè)計了基于核獨立分量分析的客觀圖像質(zhì)量評價方法。方法對提取出的特征進行了基于自然圖像統(tǒng)計學的統(tǒng)計分析，利用相關(guān)系數(shù)與圖像質(zhì)量產(chǎn)生映射關(guān)系。經(jīng)過實驗驗證，核獨立分量分析對圖像數(shù)據(jù)進行分解得到的分量，作為有效特征可以較為精確的預測圖像質(zhì)量。
　　(2)由于分量的獨立性對于圖像質(zhì)量預測的精確性有直接影響，如何提取出更加獨立有效的特征成為了基于核獨立分量分析的圖像質(zhì)量評價方法的關(guān)鍵。使用頻域距離作為塊匹配方法的