無(wú)參考圖像模糊度估計(jì).pdf

1、視覺(jué)信息是人類(lèi)獲取信息的最主要途徑，它通過(guò)人自身的視覺(jué)感知系統(tǒng)獲取，其中圖像信息是最主要的組成部分。隨著個(gè)人計(jì)算機(jī)、數(shù)字通信、多媒體和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像和數(shù)字視頻日益成為信息最重要的載體之一，已經(jīng)深入到人們的日常生活，普及到千家萬(wàn)戶(hù)。在數(shù)字圖像的獲取、處理、編碼、存儲(chǔ)、傳輸和重建的每一個(gè)步驟中，通常都會(huì)對(duì)圖像的質(zhì)量產(chǎn)生影響，如何評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量成為圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)基本而又富有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。本論文研究無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)中一

2、個(gè)重要組成部分——無(wú)參考圖像模糊度估計(jì)。
　　 本文在研究圖像模糊失真特點(diǎn)、模糊過(guò)程建模、邊緣信息提取、HVS系統(tǒng)的顯著性特性基礎(chǔ)上，提出了基于模板匹配法的無(wú)參考圖像模糊度估計(jì)方法和基于視覺(jué)顯著性加權(quán)的圖像模糊度估計(jì)方法。
　　 本論文的研究?jī)?nèi)容主要圍繞圖像中的邊緣類(lèi)型分析、高斯模板匹配法和視覺(jué)顯著性特性等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究工作。主要的工作和創(chuàng)新成果總結(jié)如下：
　　 1)將模板匹配法用于圖像模糊度估計(jì)中，提出了基于

3、模板匹配法的圖像模糊度估計(jì)方法。設(shè)計(jì)了自適應(yīng)的斷裂邊緣連接法優(yōu)化了邊緣檢測(cè)。建立一個(gè)高斯模板集，通過(guò)模板集里的模板與邊緣梯度輪廓曲線做模板匹配，計(jì)算最佳信噪比情況下的邊緣梯度曲線的標(biāo)準(zhǔn)差。通過(guò)所有邊緣梯度輪廓曲線標(biāo)準(zhǔn)差的分布計(jì)算圖像全局的模糊度。模板匹配法的原理是匹配濾波，匹配濾波具有最大信噪比信號(hào)檢測(cè)的優(yōu)點(diǎn)?？梢詫⒛０寮锏哪０逡暈樾盘?hào)，把邊緣梯度輪廓曲線視為濾波器，濾波器輸出的是最佳匹配的模板，用最佳匹配模板的標(biāo)準(zhǔn)差作為該邊緣梯度輪