基于梯度的结构相似度的图像质量评价方法

虽然基于结构信息的图像质量评价方法——结构相似度（SSIM）模型结构简单、评价性能优于峰值信噪比（PSNR）或均方误差（MSE）模型，但SSIM模型不能较好地评价严重模糊的降质图像．文中提出了一种基于梯度的结构相似度（GSSIM）图像质量评价方法，该方法将梯度作为图像的主要结构信息．实验结果表明，GSSIM模型比SSIM和PSNR（MSE）模型更符合人眼视觉系统特性，能较好地评价模糊图像的质量．     

基于频域的结构相似度的图像质量评价方法

基于结构相似度信息(SSIM)的图像质量评价方法结构简单、评价性能优于峰值信噪比(PSNR),但是在研究中发现SSIM不能很好地评价严重模糊的图像。该文提出一种基于频域的结构相似度(FSSIM)的图像质量评价方法。该方法将频域信息作为图像的主要结构信息,根据人眼视觉系统(HVS)对不同频率分量的敏感程度不同,对离散余弦变换后的各频率分量加权后得到图像的频域函数。由频域函数、亮度函数和对比度函数计算得到结构相似度。实验结果表明,FSSIM比SSIM和PSNR更符合人眼视觉系统特性,能较好的评价图像质量。     

基于频域的结构相似度的图像质量评价方法

基于结构相似度信息(SSIM)的图像质量评价方法结构简单、评价性能优于峰值信噪比(PSNR),但是在研究中发现SSIM不能很好地评价严重模糊的图像。该文提出一种基于频域的结构相似度(FSSIM)的图像质量评价方法。该方法将频域信息作为图像的主要结构信息,根据人眼视觉系统(HVS)对不同频率分量的敏感程度不同,对离散余弦变换后的各频率分量加权后得到图像的频域函数。由频域函数、亮度函数和对比度函数计算得到结构相似度。实验结果表明,FSSIM比SSIM和PSNR更符合人眼视觉系统特性,能较好的评价图像质量。     

基于差值图像分块均方差的图像质量评价方法

图像质量评价是衡量信息隐藏算法性能的重要指标.常用的峰值信噪比(PSNR)图像质量评价方法基于原始图像和掩密图像的统计误差,本文针对峰值信噪比方法忽略像素误差分布情况的缺点,用统计差值图像像素块均方差的方法对其进行了改进.实验表明,该方法能更有效地衡量信息隐藏图像质量,比较符合人眼视觉特性的要求,而且计算简单.     

基于频域的结构相似度的视频质量评价

基于结构相似度的视频质量评价方法(VSSIM)结构简单,性能优于峰值信噪比(PSNR),但是在研究中发现VSSIM不能很好地评价严重模糊的低码率视频。该文提出一种基于频域的结构相似度的视频质量评价方法。该方法将频域信息作为主要的结构信息,根据人眼对不同频率分量的敏感程度不同,对离散余弦变换后的各频率分量加权得到频域函数。由频域函数、亮度函数和对比度函数经过视频内容的加权计算得到结构相似度。实验结果表明:该方法比VSSIM和PSNR更符合人眼视觉系统特性,能较好的评价视频质量。     

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.      

基于视觉感知与学习的图像质量评价

针对几种经典评价方法的缺点,通过引入人眼的主观特性,提出一种基于视觉感知与学习(visual perception and learning,VPL)的方法,以解决人类视觉系统(human vision system,HVS)多通道评价融合的不稳定性。借助反向传播(back propagation,BP)神经网络构建了评价融合模型,分别对几种视觉感知算法的多通道评价进行融合,并基于回归函数对视觉感知算法的结果进行二次互补融合。结果表明,相对于现有主流方法,本文所提方法的各项评价指标均具有较大的优势。     

MPEG—2系统运动图像质量评价技术的研究

结合MPEG－2系统特点和人的视觉特性,研究了评价运动图像质量的两个失真量;三维加权信噪比（WSNR）和三维加权块效应（WBSNR）,实验表明,加权后的客观测试指标,较物理峰值信噪比（PSNR）,与主观评价结果的相关性更高。     

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．     

基于视觉感知高度相关的图像质量评价

评估并监控图像质量是数字图像处理技术的基础工作。客观图像质量评价(IQA)旨在通过计算机开发与人眼视觉感知密切相关的算法。本文充分模拟人眼视觉系统(HVS)和大脑机制,提出了一种新的基于机器学习的全参考型图像质量评价模型CGDR。该模型融合了图像的色度特征、梯度特征、对比敏感度函数(CSF)特征以及Gauss差分(DOG)频带特征。其中,改进后的梯度算法不仅包含更丰富的相邻信息和多方向边缘信息,同时强调了参考图像和失真图像的边缘相关性。在三个基准图像数据库上的实验结果表明,CGDR的预测性能优于八种主流方法,跨数据库测试体现出其强大的鲁棒性,预测结果能够与人眼主观感知保持高度一致性。