基于內(nèi)容的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià).pdf

1、隨著移動(dòng)設(shè)備、大容量存儲(chǔ)設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的日益普及，人們可以更加方便地生成、存儲(chǔ)、傳輸和分享圖像、視頻等多媒體數(shù)據(jù)。圖像數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng)不僅給我們帶來(lái)了大量的資源，也給圖像處理算法和計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用提出了更高的挑戰(zhàn)。圖像的獲取、編碼、存儲(chǔ)、傳輸和顯示過(guò)程都可能造成圖像質(zhì)量的下降，從而影響人的視覺(jué)感受或者計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的性能。如何評(píng)價(jià)圖像的視覺(jué)質(zhì)量是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)基礎(chǔ)性研究課題。目前研究較多的是無(wú)需人工參與的客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。這類(lèi)

2、算法一般從空域或者DCT、Wavelet等變換域提取圖像的底層特征或者統(tǒng)計(jì)特征，不考慮圖像的語(yǔ)義等高層信息。
　　針對(duì)現(xiàn)有方法的不足，本文提出了一種同時(shí)使用圖像底層特征和高層語(yǔ)義信息的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)研究和實(shí)驗(yàn)分析了圖像質(zhì)量和圖像高層語(yǔ)義信息之間的關(guān)系。我們研究了人的視覺(jué)系統(tǒng)特性，發(fā)現(xiàn)人在觀察圖像時(shí)會(huì)先關(guān)注圖像中的目標(biāo)等高層語(yǔ)義區(qū)域，而圖像語(yǔ)義信息的變換也會(huì)影響人對(duì)圖像質(zhì)量的感

3、受。我們通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)和語(yǔ)義區(qū)域分析實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)圖像失真會(huì)使圖像的語(yǔ)義不清晰，且更難以找出其語(yǔ)義區(qū)域。
　　(2)本文設(shè)計(jì)了一種結(jié)合圖像高層語(yǔ)義信息和底層細(xì)節(jié)信息的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)框架。本文采用Object Proposal檢測(cè)算法得到類(lèi)別無(wú)關(guān)的目標(biāo)區(qū)域。這些區(qū)域的得分反映了圖像的語(yǔ)義清晰度，被用作圖像的高層語(yǔ)義特征。同時(shí)從這些區(qū)域中隨機(jī)選擇一定量的圖像塊，將它們編碼到視覺(jué)碼本上，將pooling后的編碼值用作底層質(zhì)量特征。這兩