基于图像信息相关性的质量评价方法

图像质量评价是图像工程的重要内容之一,在图像通信过程中起着举足轻重的作用。评价方法一般来说可分为客观质量评价方法和主观评价方法。文中分析了传统的MSE和MOS图像质量评价方法及其一些缺点,在分析图像信息和相关性理论基础之上,通过对基于结构失真的图像质量评价方法的深入分析,提出了一种对结构失真评价方法进行改进的图像质量评价方法,实验证明所提出的改进方法与人的主观视觉质量具有一致性。     

基于视觉显著性与对比度特性的图像质量评价

提出1种用于客观图像质量评价的新方法.分别对参考图像与失真图像进行高斯金字塔分解;对于分解后的每1层图像,采用基于相位谱的视觉显著图来计算2幅图像中每个对应像素点间的相似性,同时采用梯度图表示图像的对比度特性.视觉显著性和对比度特性互为补充,分别反映了人类视觉系统的不同特性,将2者加权相乘可获得单尺度的质量评价值;最后对各层结果进行综合可获得失真图像的客观质量评价值.在LIVE、TID 2008、CSIQ、IVC 4个公开的图像质量评价数据库上进行了大量的实验,结果表明,与其他相关的图像质量评价方法相比,提出的客观质量评价方法与人类主观评价的结果具有更好的一致性.     

基于注意力和最小可觉差的GAN生成图像质量评价

现有的客观图像质量评价方法用于GAN生成图像质量评价时，往往出现与人的主观评价不一致的情况.针对这个问题，提出了一种更符合人类视觉感知的GAN生成图像质量客观评价方法AJ-GIQA(attention and just noticeable difference based generated image quality assessment).首先，模拟人类视觉系统的失真敏感度特性，对GAN生成图像进行预处理，得到其最小可觉差图；然后，将注意力模块引入特征提取网络，模拟人类视觉系统的注意力机制，获取图像的显著性特征；最后，将图像特征输入结合语义信息的质量预测网络，基于图像内容综合评价GAN生成图像的质量.在GAN生成图像数据集上的实验结果表明，AJ-GIQA的评价结果与主观平均意见得分有更高的一致性；在图像质量排序一致性上的实验结果表明，AJ-GIQA的准确率在LGIQA-LSUN-cat数据集上达到了最优，和SFA方法相比性能提高了0.267;在泛化性能上的实验结果表明，与最先进的HyperIQA方法相比，AJ-GIQA在数据集PIPAL的Pearson线性相关系数提高了0.027...     

可见光与红外灰度融合图像感知对比度客观评价

如何客观有效地评价融合图像质量,是融合技术发展与装备应用面临的一个关键问题.图像对比度是衡量双波段灰度融合质量的一项重要的评价指标.针对目前的图像对比度客观计算模型没有充分反映人眼视觉特性,从而影响模型计算结果与人眼视觉感受的一致性的问题.在各向同性局部对比度计算模型基础上,引入人眼视觉的亮度掩盖特性,提出图像感知对比度客观评价模型.使用模拟灰度图像以及人眼主观评价实验得到的15组不同真实场景融合图像的对比度评价数据来验证客观计算模型.结果表明,相比于4种经典的对比度客观评价模型,建立的图像感知对比度模型评价结果更符合人眼视觉感受,可以有效实现双波段灰度融合图像感知对比度的客观评价.      

基于深度学习模型的图像质量评价方法

为了有效提取与视觉感知质量高度相关的图像特征,改进图像质量评价方法,在深度学习的框架下,提出一个全新的卷积神经网络IQF-CNN结构,能自动学习判别性更强的图像质量特征,并利用学习的特征进行图像质量评价.同时,该算法采用局部亮度系数归一化、dropout等技术进一步提高网络学习能力.实验结果表明:该算法能较准确地评估五种常用的图像失真,尤其在JPEG压缩、JPEG2000压缩和高斯模糊图像失真上与人眼主观感知质量具有很高的一致性,整体性能比较优于其他经典评价方法.     

一种静止图像质量评价指标

介绍一种新的静止图像质量评价算法，其数学模型的建立依据为：图像总的失真主要由相关损失、对比度失真和亮度损失3方面造成。该方法性能高于常用的均方误差和峰值信噪比图像质量评价方法，且简单有效。用此法对静止图像压缩中解压图像的质量进行评价，其结果与人眼的感知评价保持较好的一致。     

基于稀疏表示特征差异性的屏幕图像质量评估

目前的屏幕图像质量评估方法大都是以单一级别的方式来评估图像的质量,这并不符合人类视觉系统的多层次特性。为此,提出了一种基于稀疏表示下梯度图像差异性的屏幕图像质量评估方法。将RGB图转为灰度图从而计算出梯度图后,学习参考图像字典,提取参考图像和失真图像的字典使用比重差异、长短差异、重叠率等特征,最后通过权重融合得到最终的屏幕图像质量评估结果。屏幕图像数据库(SIQAD)实验结果表明,该方法与人类主观分数有较高的一致性,在各类型失真图像的质量评估上也有优秀的表现。     

视频编码损伤对低分辨率图像质量的影响

研究了CIF分辨率的视频序列分别经过AVS-P2与H.264-baseline profile编码后,各种视频编码损伤的感知程度.通过3组主观实验得出了结论:就主观感知的模糊程度、色彩失真程度和块效应程度而言,H.264与AVS在CIF视频上没有显著性差异.并且进一步利用主成分分析和线性回归的方法,得出了各种编码损伤对主观图像质量影响的数学模型,模型具有良好的线性,同时给出结论:在低分辨率条件下,模糊程度和色彩失真程度对主观图像质量的影响相近,而块效应程度对主观图像质量的影响低于模糊程度和色彩失真程度对主观图像质量的影响.     

基于IGM和深度感知的立体图像质量评价

根据人类视觉系统的特点,提出了一种基于内在推理机制(internal generative mechanism, IGM)和深度感知的半参考立体图像质量评价(stereoscopic image quality assessment,SIQA)方法,用图像质量和深度感知质量2个因素来评估立体图像的体验质量(quality of experience, QoE).首先,对于图像质量,根据大脑的内在推理机制将左右视点分别分解成可预测部分和不确定部分,用基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrices, GLCM)和基于视觉信息量的质量评价方法计算这2个部分的质量;然后,对于深度感知质量,采用一种改进的自然场景统计(natural scene statistics, NSS)模型来预测这部分质量;最后,将图像质量和深度感知质量融合为立体图像体验质量.实验结果表明,该算法在常用视频库上的结果优于现有的评价方法,且与主观感知具有较高一致性.     

基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价

为提高图像质量客观评价与主观评价的相关性,提出了一种基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价方法。首先,分别对参考和失真图像的频域信息加权,提取感兴趣区域作为权重进行融合计算,得到基于图像内容的评价值;然后,利用拉普拉斯金字塔和双目加权模型实现对左右视点图像的逐层分解、融合,并重构合成图,得到基于双目特性的评价值;最后,结合两者得到立体图像质量评价值。以LIVE3D图像库为样本,将该方法与主观评价值作相关性分析。在相同条件下,对于五种失真类型的立体图像,其Spearman等级相关系数总体优于现有算法。结果表明,该评价方法对立体图像质量的预测结果与主观评价值具有较高的一致性。     

基于深度网络和视觉特性的无参考图像质量评价方法

图像质量评价是图像处理和计算机视觉领域的基础性问题,对于视觉信息的采集、处理和分析系统性能的评判具有重要的意义.现有的无参考型图像质量评价方法都是基于自然统计规律的,或者构建单一网络模型,并未考虑视觉感知特性,使得最终的评价结果与主观感受间存在较大差异.为此,本文提出一种结合多种网络特性和最差视觉感知特性的无参考型图像质量评价方法.首先,提取图像的去均值对比度归一化特征,将特征图进行重叠分块;然后,构建VGG与Inception相结合的深度网络,对图像块提取深度感知特征;最后,将分块图像的质量分数集合进行排序,利用视觉感知最差情况加权策略对序列进行加权求和,得到最终的图像质量分数.在国际公开的质量评价数据库CSIQ、LIVE和TID2013上的实验结果表明,本文方法取得了优于现有方法的主客观一致性性能.     

基于掩盖效应空间相似性的图像质量评价方法研究

掩盖效应是HVS模型的一部分,基于掩盖效应的图像质量评价方法只考虑了标准图像的影响,忽略了误差图像本身的影响。依据掩盖模型和空间向量分解,文章提出了一种新的图像质量评价方法。该方法将误差图像分解得到对比度无关分量,与掩盖阈值比较,剔除低于掩盖阈值的部分。通过实验表明,该方法简单易行,从视觉感知和结构化2个方面对图像质量进行评测,比传统客观方法更贴近人眼主观感受。     

分区域多标准的全参考图像质量评价算法

图像质量评价在图像采集、图像压缩、图像传输等领域有着广泛的应用,一直是图像处理领域的研究热点之一.本文提出了一种模拟人的视觉感知过程中的对不同区域敏感度不同的特点,针对待评图像进行分区域采用不同标准的全参考型图像质量评价算法.该算法首先对图像颜色空间由RGB转换到YIQ,使之更符合人类视觉特性;再对其亮度空间进行数学形态学的膨胀计算预处理,并用边缘检测算子标记出图像中所有的边缘像素点;根据5×5的邻域内是否包含边缘点将图像分为纹理区和平滑区域.针对包含边缘特征的纹理区域的结构参数采用梯度进行描述,参考图像和失真图像在像素点的方差表述像素点失真的敏感性;对于平滑区域的像素点采用对比度作为表征结构信息的变量,并使用基于视觉显著性的综合策略;结合失真和参考图像的视觉显著性矩阵、结构相似性矩阵SCR(x)、色彩饱和度相似性矩阵,可分别得到纹理区和平滑区的图像质量评价分区域结果.取两个分区域结果的均值,可得到最后的全图像质量评价指标SMC-IQA.该算法在CSIQ、TID2008和TID2013等3个通用的图像质量评价数据库上进行了实验.实验结果表明与主流的图像质量评测方法相比较,本文所提出的分区域多标准的全参考图像质量评价算法与主观评价的结果具有更好的一致性,更符合人类视觉系统的特性.     

基于稀疏字典学习的立体图像质量评价

本文提出了一种基于稀疏字典学习的双通道立体图像质量评价方法.其中,一个通道结合视觉注意机制得到初始立体显著图,用中央偏移和中心凹特性对其进行优化得到最终的显著图,然后,对其进行稀疏字典训练获得显著字典;另一个通道将参考立体图像对进行SIFT特征变换,然后,对其进行稀疏字典训练获得SIFT字典.在测试阶段,利用已训练字典对参考图像和失真图像进行稀疏编码获得稀疏系数,并定义稀疏系数相似度指标以衡量参考图像和失真图像之间的信息差异;最后将两个通道的质量分数进行加权得到立体图像质量的客观分数.实验在两个公开LIVE库上进行测试,实验结果表明,本文算法的评价结果与主观评分具有更好的一致性,更加符合人类视觉系统的感知.     

基于人眼视觉特征的立体图像质量客观评价方法

在充分利用人类视觉特性的基础上,模拟人眼感知立体图像的方式,提出了一种立体图像质量客观评价方法。该方法考虑了对比度敏感度、多通道结构和掩盖特性等多种人眼视觉特性．在处理HVS模型的多通道中,将图像的空间频率按视觉系统的掩盖效应特点分成5个带分别进行滤波,以改变原始图像的空间频率实验结果表明,所提出的方法与主观评价结果基本一致,能够反映图像质量以及立体感的优劣．     

基于初级视皮层视觉特性的图像质量评价方法

针对现有的图像质量评价方法多从特征提取角度考虑图像的失真,忽视初级视皮层是视觉信息处理和认知推理的前提的问题,受人类视觉系统特性的启发,提出一种基于初级视皮层视觉特性的图像质量评价算法;该方法基于对初级视皮层视觉特性的学习,利用初级视皮层中感受野对视觉感知信息的稀疏编码特性,提取模拟初级视皮层感受野特性的基函数,结合独立成分分析和结构相似度算法构建一种初级视觉相似性测度法,并在LIVE图像数据库中进行实验。结果表明,该模型的预测结果与主观质量评价有很好的一致性,并优于已有的结构相似度算法。     

局部和全局特征融合的色调映射图像质量评价

人类视觉系统首先粗略地感知全局区域,然后精细地感知局部区域的图像质量.针对色调映射图像的质量评价问题,考虑人眼视觉机制的特性,提出一种融合局部和全局特征的无参考图像质量评价算法.首先从全局特征出发,考虑了颜色矩、全局熵和欠曝光/过曝光条件下的明暗分布特性,得到相应的全局特征;然后结合局部对比度、局部熵和分块小波能量,得到相应的局部特征;最后,融合全局特征和局部特征,使用支持向量回归进行特征训练,建立图像特征空间与感观质量分数的关系,得到图像质量评价模型.在公开的ESPL-LIVE HDR数据库上验证,实验结果表明,提出的方法与主观评分有较高的一致性,并且性能优于目前较优秀的无参考图像质量评价算法.     

采用形状一致性特征的盲图像质量评价方法

针对基于学习的盲图像质量评价方法评估性能易受训练样本库内容和学习策略影响的问题,提出一种无需训练学习的、采用条件直方图形状一致性特征的盲图像质量评价(SCCH)方法。该方法首先计算失真图像中相邻区分归一化变换系数的联合条件直方图,从中提取形状一致性特征;接着依尺度分解特征矢量,并利用公开数据库构造特征属性-主观评分字典;最后将特征子矢量一范数与字典中各特征属性比较排序,对字典中主观得分进行插值以计算失真图像质量评分。在两大公开数据库的实验结果表明,SCCH方法与图像质量主观评分的线性相关系数值大于0.82,稳定保持在较高水平。与传统盲图像质量评价方法相比,SCCH方法无需训练学习,质量评分公式形式简单,质量评价系统容易实现。     

媒体主观体验质量的分布规律

在数字媒体的传输和处理过程会不可避免地导致原始的高分辨率图像变得模糊进而出现失真,因此使用媒体体验质量评价来监督和评估数字媒体中内容处理的效果十分重要.由于人眼是视觉信号的最终获取者和接受者,因此精确有效的主观媒体体验质量评价结果能够为测试、训练和评估客观质量评价算法提供可靠的标准.目前已有许多图像质量评价数据库提供了关于失真图像的评分用以指导客观评价算法,这些数据库均使用平均意见得分或平均意见得分差异作为评价指标.但是仅用一个平均数值来反映媒体内容的主观整体质量有失合理性和准确性,可以考虑得更为全面,例如媒体主观体验质量分数服从某种分布,从而对现有的主观质量评价的评价指标进行改进和完善.本文基于LIVE数据库中的部分图像重建了新的媒体主观体验质量数据库,研究了媒体主观体验质量分数及其统计量与评分分布类型、图像失真类型和图像内容的关系,为媒体主观体验质量的进一步研究提供了参考依据.     

应用多恰可感知失真等级的视频感知编码

为了对视频编码中的视觉感知冗余进行充分挖掘,提升视频的主观质量,根据人眼感知特性对视频内容进行分类,建立了一种更符合人眼感知的多恰可感知失真等级视频感知失真测度模型,并将其应用于高效视频编码(HEVC).通过改善传统编码器的比特分配方式,对帧内编码帧与帧间编码帧分别进行处理,根据重分配的比特更新量化参数(QP),实现了视频感知编码.实验结果显示:与HEVC标准测试模型(HM)中的方法相比,提出的算法能够在近似同等的码率下获得更好的视频主观质量.