失真圖像無參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的研究.pdf

1、論文題目：失真圖像無參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的研究專業(yè)：模式識(shí)別與智能系統(tǒng)碩士生：解丹婷(簽名)指導(dǎo)教師：付燕(簽名)摘要圖像在處理的過程中，由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和存儲(chǔ)設(shè)備等不完善，加之物體運(yùn)動(dòng)、噪聲污染等原因，不可避免地會(huì)造成圖像的失真和降質(zhì)，因此在圖像處理的相關(guān)領(lǐng)域建立圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)機(jī)制是必要的。圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法分為全參考質(zhì)量評(píng)價(jià)、部分參考質(zhì)量和無參考質(zhì)量評(píng)價(jià)三類。前兩類方法都需要借助于原始參考圖像的全部或部分特征信息對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)

2、。后者也稱為“盲評(píng)價(jià)”，即不需要借助于原始參考圖像的任何信息，只利用待測(cè)圖像本身的特征信息就可以對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。然而在圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的實(shí)際應(yīng)用中，很多情況下都無法或較難獲得參考圖像的信息進(jìn)行對(duì)比，因此無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究具有重大的意義。在深入了解了無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究?jī)r(jià)值、理論基礎(chǔ)和相關(guān)的一些典型的算法后，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的多都無參考方法對(duì)模糊失真圖像質(zhì)量不能進(jìn)行合理的評(píng)價(jià)，針對(duì)這一現(xiàn)象，本文提出了一種基于紋理和結(jié)構(gòu)特征的模糊圖像無參

3、考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。紋理特征表征了圖像細(xì)節(jié)信息的變化，結(jié)構(gòu)特征表征了圖像整體信息的變化，同時(shí)從這兩個(gè)方面度量模糊圖像的失真，從評(píng)價(jià)結(jié)果來看，本文方法的預(yù)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定且與人的主觀評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)偏差小，而且明顯優(yōu)于PSNR、SSIM、NRSS等對(duì)比方法。注意到現(xiàn)有的無參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法大部分都針對(duì)灰度圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，而在實(shí)際的應(yīng)用領(lǐng)域中，一般首先得到的都是彩色圖像。直接對(duì)灰度圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，自動(dòng)忽略了圖像本身的顏色信息，這會(huì)導(dǎo)致有些評(píng)價(jià)算法在顏色失真

4、嚴(yán)重的情況下，結(jié)果出現(xiàn)偏差，針對(duì)這種情況，本文研究了幾種彩色圖像的顏色模型和一些典型的彩色圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法，提出了一種基于四元數(shù)傅立葉變換的彩色圖像無參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。該方法采用四元數(shù)矩陣描述彩色圖像，對(duì)彩色圖像RGB通道進(jìn)行并行處理，充分利用了彩色圖像的整體信息，使得算法的評(píng)價(jià)結(jié)果更符合人類的主觀視覺。關(guān)鍵詞:無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)；低通濾波；特征提?。籖BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；四元數(shù)傅立葉變換研究類型:應(yīng)用研究Subject:Researchon

5、NoReferenceQualityAssessmentfDisttedImagesSpecialty:PatternRecognitionIntelligentSystemsName:XIEDanting(Signature)Instruct:FuYan(Signature)ABSTRACTDuringtheprocessofimageitwillcausethedisttionofimagefvariousreasonssuchas

6、incompleteimagingsystemfaultytransmissionmediumimperfectstagedevicestherelativemotionoftheobjectnoisepollutionetc.soitisnecessarytoestablishaimagequalityassessmentsystemintherelatedfieldsofimageprocessing.Theobjectiveeva

7、luationmethodisdividedintothefullreferencequalityassessmentmethodthereducedreferencequalityassessmentmethodthenoreferencequalityassessmentmethod.Thefmertwokindsofthesemethodsneedtheinfmationoftheiginalimagetoevaluatetheq

8、ualitydisttedimage.Thenoreferencequalityassessmentmethodisonlytousetheinfmationofdisttedimagestoevaluatethequalityofimageswithoutanyinfmationoftheiginalimages.Soitiscalled“blindevaluation“.Inthepracticalapplicationofimag

9、equalityassessmentitisdifficulttoobtaininfmationoftheiginalimageinmanycasessotherehasagreatsignificanceofresearchthenoreferencequalityassessmentmethod.Insightintotheresearchvaluethetheeticalbasisrelatedsometypicalalgithm

10、sofnoreferencequalityassessmentthereisadiscoverythatmanynoreferenceimagequalityassessmentmethodscannotgivebetterassessmentresultsfblurredimages.Consideringthisphenomenonthepaperproposesanoreferenceimagequalityassessmentm

11、ethodbasedonthetexturestructurefeaturesofblurredimage.Thetexturefeaturesrepresentthechangeofimagedetailsthestructurefeaturesrepresentthechangeofthewholeimageinfmation.Sothispapermeasuresthedisttionofblurredimagesfromthet

12、woaspects.Experimentsindicatethatthepredictionresultsshowstabilitylittledifferencefromtheexperimentaldata.thepaperhasabetterpredictionresultscomparedwiththepeaksignaltonoiseratiomethodthestructuralsimilaritymethodthenore