基于小波變換圖像質(zhì)量評價(jià)新算法.pdf

1、眾所周知，人眼視覺系統(tǒng)(HVS)是圖像處理的終端，目前合理的圖像質(zhì)量評價(jià)方法是基于主觀評價(jià)。但主觀評價(jià)方法非常耗時(shí)且需大量專業(yè)參與者，還受到許多條件制約，對圖像質(zhì)量改善不能給出評估意見和改進(jìn)方法，因此在圖像設(shè)計(jì)過程中無法被有效應(yīng)用。而較早的基于客觀的圖像質(zhì)量評價(jià)方法如PSNR方法是基于圖像像素對差異而進(jìn)行評價(jià)。雖然簡單快速，但沒結(jié)合主觀的人眼視覺判斷，常導(dǎo)致和主觀測試結(jié)果背離。近年來，一種基于圖像結(jié)構(gòu)相似度的圖像質(zhì)量評價(jià)算法(MSSIM

2、)及另一種基于梯度結(jié)構(gòu)相似度圖像質(zhì)量評價(jià)改進(jìn)算法MGSSIM相繼被提出，實(shí)驗(yàn)證明這兩種算法優(yōu)越性明顯。但存在的主要問題是：在交叉評價(jià)噪聲失真圖像與模糊失真圖像時(shí)，會出現(xiàn)與主觀評價(jià)結(jié)果的不一致性。 本文在分析人類視覺系統(tǒng)(HVS)多分辨率特性及小波變換邊緣檢測能力的基礎(chǔ)上，提出了兩種基于小波分析與人類視覺系統(tǒng)特性的圖像質(zhì)量評價(jià)算法(MWSSIM)和(MRWSSIM)。MWSSIM算法首先將原始圖像和失真圖像進(jìn)行一層二維離散小波變換

3、，得到不同方向和不同頻率的四個(gè)頻帶劃分：LL，HL，LH，HH；其次，在LL頻帶上進(jìn)行光照度的對比分析，在其余三個(gè)頻帶上構(gòu)建邊緣信息圖，然后在這個(gè)信息圖上進(jìn)行對比度和邊緣結(jié)構(gòu)相似度的對比分析，最后得到一個(gè)歸一化的客觀圖像質(zhì)量評價(jià)值(MWSSIM)。在MWSSIM算法基礎(chǔ)上，本文同時(shí)研究了基于小波分析與人類視覺系統(tǒng)特性的多分辨率圖像質(zhì)量評價(jià)算法(MRWSSIM)，即對原始圖像和失真圖像進(jìn)行三層二維離散小波變換，在每一層進(jìn)行MWSSIM值計(jì)