數(shù)字圖像的客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究.pdf

1、隨著科技的進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的普及，我們通過(guò)網(wǎng)絡(luò)所獲取的信息越來(lái)越多。如今，我們通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)可以立即在線分享和觀看來(lái)自世界各地的圖片和視頻。盡管科技的創(chuàng)新和快速進(jìn)步使得圖像成像技術(shù)和圖像處理技術(shù)飛速的發(fā)展，但一直有個(gè)難以解決的問(wèn)題——如何讓機(jī)器模仿人類視覺系統(tǒng)使得圖像更加逼近我們眼睛直接看到的景象。圖像的質(zhì)量直接決定著我們所獲取信息量準(zhǔn)確性和充分性，然而圖像在處理過(guò)程中會(huì)不可避免的加入失真，因此研究有效的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法具有很重要的意義。

2、>　　本文主要是對(duì)數(shù)字圖像的客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)進(jìn)行分析，提出了三種有效的評(píng)價(jià)方法，本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　一、改進(jìn)了一種基于離散正交矩的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。離散正交矩在圖像處理和模式識(shí)別方面有很重要的作用，低階矩可以從圖像的分塊中提取重要特征，但是因?yàn)?Wee等人的算法中利用離散正交矩計(jì)算的圖像塊矩變換矩陣中的值可以為負(fù)值，所以直接使用參考圖像和測(cè)試圖像對(duì)應(yīng)的矩變換矩陣相關(guān)系數(shù)作為圖像塊的質(zhì)量分?jǐn)?shù)不合適，應(yīng)該計(jì)算矩變換矩陣

3、的相對(duì)矩誤差來(lái)求得圖像塊的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。兩圖像間的相對(duì)矩差異通過(guò)計(jì)算絕對(duì)矩差異和參考圖像矩值的比值得到的，本文利用兩圖像間的相對(duì)矩差異來(lái)計(jì)算圖像的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與比較證明本文算法能夠準(zhǔn)確評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)，并且與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果保持很好的一致性。
　　二、提出了一種基于離散正交矩的圖像無(wú)參考?jí)K效應(yīng)評(píng)價(jià)方法。該方法根據(jù)離散正交矩多項(xiàng)式的對(duì)稱性，圖像在經(jīng)過(guò)離散通過(guò)正交矩變換后，其矩變換矩陣中一些特征能夠正確反映圖像塊效應(yīng)失真程度，計(jì)算這些特

4、征得到圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)，并結(jié)合人類視覺系統(tǒng)（HVS）把子塊分成平坦區(qū)域圖像塊和非平坦區(qū)域圖像塊，最后對(duì)每類子塊的塊效應(yīng)分?jǐn)?shù)進(jìn)行平均、加權(quán)與求和得到整幅圖像的塊效應(yīng)分?jǐn)?shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與比較證明本文算法能夠準(zhǔn)確評(píng)價(jià)圖像中的塊效應(yīng)程度，并且與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果保持很好的一致性。
　　三、提出了一種基于顏色漂移特性的無(wú)參考圖像塊效應(yīng)評(píng)價(jià)方法。由于JPEG圖像在壓縮量化過(guò)程對(duì)顏色分量進(jìn)行粗量化，造成圖像的顏色丟失和顏色漂移現(xiàn)象，因此圖像塊之間的色度不連續(xù)