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基于改进梯度函数的图像质量评价及Laplace算子边缘检测新方法的研究

作　者: 陈志辉
导　师: 刘小生
学　校: 江西理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 图像质量评价 人眼视觉系统 对比度敏感度 梯度 边缘检测
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 170次
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内容摘要


随着数字图像和视频的广泛应用,数字图像质量评价的重要性日益增长。图像质量评价是图像处理领域的一个基础性的问题,它既有其重要的理论意义,同样也有广泛的应用背景。通常可将数字图像质量评价分为主观评价和客观评价。主观评价方法的缺点是繁琐、费时费力,无法实时处理。客观评价方法分为三类全参考评价、弱参考评价、无参考评价。前两类的研究较为成熟,后一类属于较新的领域。随着人们对人类视觉系统模型不断被开发出来,出现了基于人类视觉系统(HVS)的图像质量评价,基于质量相关因素的图像质量评价和基于结构失真的图像质量评价。基于质量相关因素的图像质量评价,将影响图像质量的因素确定为几个相关因素,各因素能清楚表示影响图像质量的原因,评价结果能较好地反映人的视觉感受。本文介绍了图像信息的重要性、图像质量评价的定义,概括和比较了当前较有代表性的客观图像质量评价方法,分析了人类视觉系统特性,阐述了在图像质量评价中引入人类视觉特性的重要性和必要性。论文根据图像质量相关因素,提出了一种图像质量评价新方法。根据HVS特性,对图像进行预处理,然后取影响图像质量的相关指标,即亮度、清晰度(模糊度)和相关度三个指标,将各相关指标进行综合以求得图像质量评价的总指标。该方法不仅充分考虑HVS特性,同时仅在空域中进行处理。影响图像质量的三个主要因素,在空域中指亮度、清晰度(模糊度)和相关度,文中在提取亮度指标时,根据平均亮度求得。清晰度(模糊度),本文通过改进梯度函数来获得,即通过八个方向求得图像每一像素点的梯度值,利用此梯度值作为提取清晰度指标,相关度则用两幅图像的相似程度来表示。对不同失真图像进行质量评价,通过实验获取了三个影响因素的权值。利用该权值,对已知失真类型的图像进行评价,所得评价结果与主观评价具有较高的相关性,能较好地反映人眼视觉感受。该方法不仅考虑影响图像质量的相关因素,还将HVS特性引入到评价系统中,同时评价方法简单、快速、有效!实验证明,该方法对不同失真种类,不同压缩格式造成的失真都有较好的评价,能反映人的视觉感受。论文还提出了一种基于Laplace算子改进的边缘检测方法。该方法的提出是由于在实验过程中,为更好地评价图像的清晰度,利用Laplace算子检测边缘时,改变梯度图像映射到边缘图像灰度表示空间顺序,同时采用实验确定阈值法,发现检测结果较好。利用Laplace算子计算图像的各像素点的梯度,同时通过实验确定阈值设定比例,根据阈值进行二值化,实验结果显示,检测出的边缘能较好地反映人的视觉感受。此方法简单、快速,检测结果有效,对于各嵌入式处理或实时处理中,具有较好的应用价值。

全文目录


摘要  2-3
ABSTRACT  3-7
第一章 绪论  7-13
  1.1 引言  7-8
    1.1.1 数字图像  7
    1.1.2 数字图像处理  7-8
  1.2 图像信息的重要性  8-9
  1.3 图像质量定义及图像质量评价意义  9-10
  1.4 选题意义  10-11
  1.5 本文结构与组织  11-13
第二章 图像质量评价方法概述  13-19
  2.1 主观图像质量评价方法  13-15
    2.1.1 绝对主观评价方法  13-14
    2.1.2 相对主观评价方法  14
    2.1.3 主观评价方法优点及缺陷  14-15
  2.2 客观图像质量评价方法  15-18
    2.2.1 传统客观图像质量评价方法  15
    2.2.2 基于感知域图像质量评价方法  15-16
    2.2.3 基于感兴趣区域图像质量评价方法  16-17
    2.2.4 基于结构失真的图像质量评价方法  17-18
  2.3 小结  18-19
第三章 人眼视觉系统特性  19-26
  3.1 人眼视觉系统基本结构  19-20
  3.2 人眼视觉系统特性简介  20-25
    3.2.1 分辨率  20
    3.2.2 马赫效应  20-21
    3.2.3 对比度灵敏度  21-22
    3.2.4 对比度的定义  22-23
    3.2.5 视觉幅度非线性  23
    3.2.6 带通模型  23-24
    3.2.7 多通道与掩盖(Masking)效应  24-25
  3.3 人眼视觉系统特性小结  25-26
第四章 图像质量相关因素对图像质量的影响  26-38
  4.1 影响图像质量相关因素的确定  26-27
  4.2 亮度对图像质量的影响  27-29
  4.3 清晰度对图像质量的影响  29-34
    4.3.1 梯度函数  30-31
    4.3.2 改进的梯度函数  31-32
    4.3.3 清晰度对图像质量影响实验  32-34
  4.4 相关度对图像质量的影响  34-36
  4.5 小结  36-38
第五章 基于质量相关因素的图像质量评价  38-44
  5.1 图像质量综合评价函数模型  38
  5.2 亮度改变时各指标权值的确定  38-40
  5.3 引入不同噪声时权值的确定  40-41
  5.4 模糊图像及与各种合成图像权值的确定  41
  5.5 综合图像质量评价时权值的确定  41-43
  5.6 小结  43-44
第六章 基于 Laplace 算子边缘检测新方法研究  44-52
  6.1 引言  44
  6.2 经典图像边缘检测  44-47
    6.2.1 Roberts 边缘检测  45
    6.2.2 Sobel 边缘检测  45-46
    6.2.3 Prewitt 边缘检测  46-47
    6.2.4 Laplace 边缘检测  47
  6.3 基于 Laplace 算了边缘检测新方法  47-51
  6.4 小结  51-52
第七章 总结与展望  52-54
  7.1 全文工作总结  52-53
  7.2 本文创新点  53
  7.3 工作展望  53-54
参考文献  54-57
致谢  57-58
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果  58-59

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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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