數(shù)字圖像質(zhì)量的多源特征分析與提取.pdf

1、視覺信息是人類獲取信息的主要途徑,它通過人類本身的視覺感知系統(tǒng)獲取,其中圖像便是獲取信息的主要組成部分,隨著通信技術(shù)、多媒體和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字視頻圖像已成為信息的重要載體之一,而且已經(jīng)在人們?nèi)粘Ｉ钪衅毡閼?yīng)用。但是數(shù)字圖像在傳輸、壓縮和重建過程中往往會產(chǎn)生特定失真,如模糊、塊效應(yīng)、噪聲等失真,這些失真對圖像質(zhì)量影響非常大。因此,如何評價圖像質(zhì)量成為圖像處理領(lǐng)域的一個艱巨而又富有挑戰(zhàn)性的問題。本論文通過分析對圖像質(zhì)量影響比較嚴(yán)重的

2、三種失真--模糊、塊效應(yīng)和噪聲,并提取三種失真的本質(zhì)特征,使這些特征具有一般性。然后根據(jù)人眼視覺感知的特點,提出對這三種失真類型的圖像質(zhì)量評價模型,使評價結(jié)果能夠與主觀感知有很好的一致性。
　　 本論文主要的研究內(nèi)容為對圖像中模糊、塊效應(yīng)、噪聲三種失真類型進(jìn)行特征分析與提取,并提對應(yīng)的圖像質(zhì)量客觀評價模型。論文的主要工作和創(chuàng)新成果總結(jié)如下:
　　 (1)結(jié)合人眼感知的特點,分析與準(zhǔn)確提取圖像中模糊、塊效應(yīng)和噪聲失真的本質(zhì)

3、特征,使這些特征具有一般性的特點,根據(jù)這些特征建立良好的客觀圖像質(zhì)量評價模型。
　　 (2)提出了一種新的針對圖像中模糊失真的無參考質(zhì)量評價方法。該方法通過對模糊圖像的本質(zhì)特--模糊距離進(jìn)行提取,并根據(jù)這個特征構(gòu)造相應(yīng)的無參考圖像質(zhì)量評價模型,使該模型能夠?qū)D像中模糊失真進(jìn)行準(zhǔn)確評價。
　　 (3)提出了一種基于平坦區(qū)域的圖像塊效應(yīng)質(zhì)量評價方法。該方法結(jié)合了人眼感知的特點,在失真圖像中的平坦區(qū)域?qū)D像的塊效應(yīng)進(jìn)行特征提取

4、,利用塊強(qiáng)度(BS)和塊率(BR)兩個指標(biāo)建立無參考質(zhì)量圖像模型,使該模型對圖像中塊效應(yīng)的評價結(jié)果能夠與主觀感知有很好的一致性。
　　 (4)提出了一種基于無參考的圖像噪聲失真質(zhì)量評價方法。圖像中噪聲點在其八個方向的梯度值都較大,并且要排除邊緣點的干擾,以提高對噪聲特征提取的準(zhǔn)確性。本文將其八個方向的梯度作一定的處理,去除八個方向梯度中的最大值與最小值,以避免對邊緣點的納偽性和對連噪聲點的去真性。最后根據(jù)其余六個方向平均梯度建立

5、客觀質(zhì)量評價模型,使其評價結(jié)果能夠與主觀感知一致性良好。
　　 (5)提出了一種結(jié)合信息融合的視頻圖像質(zhì)量評價方法,該方法綜合考慮了視頻中容易出現(xiàn)的三種失真類型,它們分別是模糊,塊效應(yīng)和噪聲。運(yùn)用信息融合的方法將這三種失真特征融合,并優(yōu)化權(quán)值,得到一個檢測性能比較好的無參考評價模型。
　　 通過大量的數(shù)據(jù)測試與實驗,證明本文提出的無參考評價模型的評價結(jié)果能夠與主觀感知一致性很好,能夠有效地對圖像中模糊、塊效應(yīng)、噪聲進(jìn)行評