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基于HVS的无参考图像质量评价方法的研究

作　者: 陈忠君
导　师: 张尤赛
学　校: 江苏科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 人视觉敏感度无参考图像质量评价支持向量回归神经网络
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

图像质量评价对图像处理起着重要的指导作用。在很难得到原始图像的情况下,图像的无参考评价方法受到了普遍的重视。图像为人服务的本质决定了它的评价结果必须与人视觉系统特征相吻合,因此,图像质量评价就是设计有效的算法以得出与人主观感知相一致的评价值。JPEG图像依然是当前网络和数据库中应用最为广泛和最受欢迎的图像格式之一。据此,本论文对基于人视觉系统的无参考JPEG图像质量评价方法进行了较深入的研究,研究主要内容有:1.在研究当前图像质量评价方法的基础上,重点探讨了无参考图像质量评价方法,指出了当前有影响力的无参考评价方法。2.将人视觉系统特征归纳为掩盖效应和视觉敏感度两个特征。针对掩盖效应,在DCT域分别采用不同的数学模型提取纹理边沿掩盖效应和亮度掩盖效应特征,作为度量掩盖效应特征的指标。针对人视觉敏感度,则通过使用不同的滤波算子提取出最能反映人视觉敏感度的边沿幅度和长度、背景活动度和亮度这四个特征。实验结果显示,所采用的数学模型提取的特征均具有良好的区分度。3.提出一种基于掩盖效应的无参考图像质量评价方法。采用了DCT离散检测块提取出最能反映块效应的掩盖效应值,通过Minkowski合成法合成一个可以反映掩盖效应的评价指标,实现评价图像质量的功能。实验对比显示,该评价指标能够较好的捕捉人视觉注意机制,较好的反映图像质量的平均主观评价值。4.提出一种新的基于人视觉敏感度的无参考图像质量评价方法。采用支持向量回归神经网络寻找和逼近图像质量评价中人视觉敏感度特征与平均主观评价值之间的函数关系,利用边沿幅度和长度、背景活动度和亮度等视觉敏感度特征,实现符合人视觉特征的无参考图像质量评价功能。实验表明,支持向量回归神经网络的自主学习能力能够自动增添新样本的特征,具有优良的泛化能力和普适性,所得到的图像评价结果与平均主观评价值有较高的一致性,充分体现了人视觉特征在图像质量评价中的作用。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-13
第1章绪论  13-19
  1.1 研究背景与意义  13-14
  1.2 研究现状与发展趋势  14-16
    1.2.1 图像质量评价的研究现状  14-15
    1.2.2 图像质量评价的发展趋势  15-16
  1.3 论文的研究内容及其主要成果  16
  1.4 论文的组织结构  16-19
第2章图像质量评价综述  19-33
  2.1 引言  19
  2.2 图像质量主观评价方法  19-20
  2.3 图像质量客观评价方法  20-31
    2.3.1 全参考图像质量评价方法  20-23
      2.3.1.1 基于误差统计的全参考图像质量评价方法  20-21
      2.3.1.2 基于视觉感知的全参考图像质量评价方法  21-22
      2.3.1.3 基于结构相似度的全参考图像质量评价方法  22
      2.3.1.4 基于对比度信噪比的全参考图像质量评价方法  22-23
    2.3.2 半参考图像质量评价方法  23-25
      2.3.2.1 基于特征统计的半参考图像质量评价方法  23-24
      2.3.2.2 基于数字水印的半参考图像质量评价方法  24-25
    2.3.3 无参考图像质量评价方法  25-31
      2.3.3.1 基于失真类型的无参考图像质量评价方法  25-28
      2.3.3.2 基于机器学习算法的无参考图像质量评价方法  28-31
  2.4 图像质量评价算法性能的度量指标  31
  2.5 研究图像质量评价算法所用的数据库  31-32
  2.6 本章小结  32-33
第3章基于HVS 的图像特征提取  33-47
  3.1 引言  33
  3.2 HVS 特性  33-34
    3.2.1 HVS 的视觉生理学特性分析  33-34
    3.2.2 HVS 的视觉心理学特性分析  34
  3.3 基于掩盖效应的图像特征提取  34-39
    3.3.1 纹理边沿掩盖效应特征提取  35-36
    3.3.2 亮度掩盖效应特征提取  36-38
    3.3.3 综合掩盖效应度量指标合成  38-39
  3.4 基于视觉敏感度的图像特征提取  39-43
    3.4.1 提取水平方向的敏感度差值  40-43
    3.4.2 量化敏感度差值  43
  3.5 实验结果与讨论  43-45
    3.5.1 提取掩盖效应特征的实验结果与讨论  43-44
    3.5.2 提取人类视觉敏感度特征的实验结果与讨论  44-45
  3.6 本章小结  45-47
第4章基于掩盖效应的无参考图像质量评价  47-57
  4.1 引言  47
  4.2 DCT 离散检测块  47-50
  4.3 DCT 离散检测块检测掩盖效应度量  50-51
  4.4 构建基于掩盖效应的无参考图像质量评价模型  51-52
  4.5 构建MBS 指标的基本流程  52-53
  4.6 实验结果与讨论  53-56
  4.7 本章小结  56-57
第5章基于人视觉敏感度的无参考图像质量评价  57-79
  5.1 引言  57-58
  5.2 构建基于人视觉敏感度的无参考图像质量评价模型  58-67
    5.2.1 支持向量回归机  59-60
    5.2.2 SVR-NN 基本原理  60-61
    5.2.3 构建HVSOS 评价图像质量模型  61-67
      5.2.3.1 模拟退火  63-64
      5.2.3.2 隐层结点更新和权值更新算法  64-65
      5.2.3.3 HVSOS 图像质量评价流程  65-67
  5.3 实验结果与讨论  67-77
    5.3.1 参数模拟实验  68-70
    5.3.2 实际实验结果  70-77
      5.3.2.1 HVSOS 指标的视觉特性分析  71-76
      5.3.2.2 HVSOS 与其它图像质量评价方法比较  76-77
  5.4 本章小结  77-79
第6章总结与展望  79-82
  6.1 论文总结  79-80
  6.2 论文研究工作展望  80-82
参考文献  82-86
攻读硕士学位期间发表的学术论文  86-87
致谢  87-88
详细摘要  88-92

基于HVS的无参考图像质量评价方法的研究

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