基于色彩空間的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)研究.pdf

1、今天，人類已經(jīng)步入一個(gè)高清和智能的數(shù)字視覺新時(shí)代，人們對(duì)圖像和視頻的清晰度要求越來越高，即對(duì)圖像質(zhì)量的要求越來越高，然而如何評(píng)價(jià)圖像的質(zhì)量到現(xiàn)在仍沒有一個(gè)可靠的方法，因此對(duì)圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)是一項(xiàng)非常有意義的研究課題。
　　客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法一般可以分為全參考評(píng)價(jià)方法、半?yún)⒖荚u(píng)價(jià)方法（部分參考評(píng)價(jià)方法）和無參考評(píng)價(jià)方法三類。在無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)中，自然圖像統(tǒng)計(jì)模型(NSS)得到了廣泛應(yīng)用，但目前絕大部分的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法都是針對(duì)灰度

2、圖像的，沒有有效地利用色彩空間的信息。本文對(duì)RGB，HSV，LAB，YCBCR，YIQ五種色彩空間的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性進(jìn)行分析，研究了使用廣義高斯概率密度函數(shù)在這五種色彩空間建模的可行性。為了發(fā)現(xiàn)是否有更適合的分布來對(duì)色彩空間的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性建模，我們使用廣義高斯分布，對(duì)數(shù)正態(tài)分布，極值分布和T分布對(duì)色彩空間的統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行擬合，對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行了分析和比較，發(fā)現(xiàn)最適合各個(gè)色彩空間的模型。然后我們使用擬合成廣義高斯模型的參數(shù)來對(duì)LIVE庫的失真圖像進(jìn)行

3、分類，用來判斷色彩空間提取的這些特征對(duì)于不同失真類型的分散程度，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出使用某些色彩分量進(jìn)行分類效果要優(yōu)于灰度空間。
　　在研究了色彩空間的統(tǒng)計(jì)規(guī)律后，我們設(shè)計(jì)了一種無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法，利用了色彩空間的信息。該方法可以分為兩個(gè)階段，第一階段判斷失真類型，第二階段對(duì)特定失真類型的圖像選擇最適合的色彩空間，在該色彩空間對(duì)圖像的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。最適合的色彩空間是通過在各種失真類型分別對(duì)上述幾種色彩空間進(jìn)行實(shí)驗(yàn)選擇最優(yōu)值得到