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基于部分参考和无参考的水下图像传输质量的评测方法研究

作　者: 叶正汕
导　师: 林聪仁; 袁飞
学　校: 厦门大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 水下图像 图像评测 特征图像 支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 1次
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内容摘要


随着科学技术的进步,人类的活动范围已经从陆地慢慢地扩展到占据世界70%面积的海洋当中,因此对水声通信技术的研究显得越来越迫切。在水声通信研究中,水下通信的热点逐渐扩展到图像等多媒体业务。由于海洋中水体环境的不确定性,成像的时候光的吸收效应和散射会引起非线性影响,造成水下图像成像质量的不理想,尤其是容易造成图像的模糊,另外水下信道的多径影响,造成图像在传输过程中的失真,这些都会对图像在视频终端显示造成影响。因此提出合适的基于水下信道的图像质量评价方法对整个水下成像技术具有非常重大的意义。论文首先总结了以往的图像质量评价算法,包括主观评价算法和客观评价算法,并对以往的客观评价算法进行了分类,并认为好的评价算法与主观评价相一致来衡量。另外论文对人眼视觉系统的基本特性进行了简单的介绍,介绍了当前国际上主流的主观图像质量评价库；并对现在流行的基于向量机学习的方法进行了介绍。其次论文针对水下图像的特点,根据特征图像嵌入前后反映原始图像的劣化特征,并依据人眼的视觉位置特性,提出了基于图像显著区域估计的部分参考图像质量评测,该方法操作简单,且传输的数据量小。最后论文总结了现在图像产生模糊的原因,分析模糊的种类,并根据水下模糊的特点,采用梯度图像的灰度共生矩阵的特征值来反映模糊的级别,最终送入向量机进行训练和学习,提出了基于向量机学习的无参考图像质量模糊评价方法。在上述方法和研究的基础上,论文采用了国际上主流的LIVE2、CSIQ、 TID2008数据库对所提出的方法进行了验证,并利用Pearson、Spearman指标验证所提出方法的性能,最终证明论文方法具有较好的主观相似性。最后论文利用所提出的方法搭建了相关的GUI平台,以便对相关的劣化图像进行预测。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-11
第1章 绪论  11-21
  1.1 研究背景与意义  11-12
  1.2 国内外研究进展  12-19
    1.2.1 全参考质量评价  13-14
    1.2.2 部分参考质量评价  14-16
    1.2.3 无参考质量评价  16-19
  1.3 研究内容及章节安排  19-21
    1.3.1 研究主要内容  19-20
    1.3.2 章节安排  20-21
第2章 图像质量评测方法与理论  21-35
  2.1 图像质量评价算法  21-26
    2.1.1 图像主观评价算法  21-23
    2.1.2 图像数据库的介绍  23-24
    2.1.3 客观质量评价算法  24-26
  2.2 人眼视觉系统概述  26-30
    2.2.1 亮度感觉特性  27
    2.2.2 多通道特性  27-28
    2.2.3 对比度掩盖效应  28-29
    2.2.4 位置特性  29-30
  2.3 基于向量机(SVM)的原理阐述  30-34
    2.3.1 基于支持向量机的分类  30-32
    2.3.2 基于支持向量机的回归  32-34
  2.4 文章小结  34-35
第3章 基于图像显著区估计的部分参考图像质量评测  35-55
  3.1 图像质量的部分参考评价  35-39
    3.1.1 图像小波变换  35-37
    3.1.2 图像的特征提取  37-39
  3.2 基于显著区域改进的图像质量评测  39-44
  3.3 实验结果验证  44-52
  3.4 GUI平台搭建  52-53
  3.5 本章小结  53-55
第4章 基于向量机学习的无参考图像质量模糊评价  55-77
  4.1 图像的特征提取  55-60
    4.1.1 图像模糊  55-57
    4.1.2 梯度图像的灰度共生矩阵  57-60
  4.2 模糊图像的无参考质量评价  60-62
    4.2.1 基于向量机的回归模型  60-61
    4.2.2 无参考质量评价模型  61-62
  4.3 实验数据库的验证  62-73
    4.3.1 LIVE2数据库的验证  63-68
    4.3.2 不同数据库的交叉验证  68-73
  4.4 GUI平台搭建  73-75
  4.5 本章小结  75-77
第5章 总结与展望  77-79
  5.1 研究工作总结  77-78
  5.2 工作展望  78-79
参考文献  79-84
研究成果与项目参与情况  84-85
致谢  85

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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