若干全參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的提升算法研究.pdf

1、近年來，隨著多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字圖像處理已廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域.但圖像在采集、傳輸、壓縮等過程中，難免發(fā)生降質(zhì)現(xiàn)象.為保持甚至提高圖像的質(zhì)量，對(duì)圖像采集、傳輸和后續(xù)處理來說，若能測(cè)量圖像的質(zhì)量就顯得尤為重要.因此，設(shè)計(jì)快速高效的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)(Image Quality Assessment, IQA)方法是非常必要的.全參考IQA是當(dāng)前使用最多的客觀評(píng)價(jià)方法，本文研究全參考IQA.結(jié)構(gòu)相似度(Structural SIMilarit

2、y, SSIM)、梯度結(jié)構(gòu)相似度(Gradient-based SSIM，GSSIM)和特征相似度(Feature SIMilarity, FSIM)這三種算法，因其評(píng)價(jià)結(jié)果可靠而被廣泛使用.本文針對(duì)SSIM和GSSIM不能有效評(píng)價(jià)嚴(yán)重失真圖像的質(zhì)量以及FSIM計(jì)算復(fù)雜度高等問題，分別就特征提取和特征池化兩方面提出了新的改進(jìn)算法.
　　論文的主要工作如下:
　　(1)提出一種快速的全參考型IQA算法，即提升的廣義梯度加權(quán)結(jié)構(gòu)

3、相似度(GradientWeighted Lifting Structural SIMilarity, GWL-SSIM).該算法是針對(duì)灰度圖像或彩色圖像的亮度分量設(shè)計(jì)的.首先，考慮到梯度可以很好地反映圖像的邊緣紋理等結(jié)構(gòu)信息，以及人類視覺系統(tǒng)對(duì)圖像質(zhì)量感知的非線性特性和對(duì)圖像不同成分評(píng)價(jià)的差異性，把經(jīng)典的梯度推廣到廣義梯度，并計(jì)算圖像的廣義梯度相似性;然后與圖像的對(duì)比度和結(jié)構(gòu)相似性合并得到圖像的局部質(zhì)量;最后考慮到不同區(qū)域?qū)D像的視覺

4、感知的貢獻(xiàn)，采用廣義梯度加權(quán)的池化策略得到圖像的整體質(zhì)量.各個(gè)算法在6大彩色數(shù)據(jù)庫以及對(duì)不同失真類型的比較實(shí)驗(yàn)表明，GWL-SSIM可以獲得與目前流行算法相當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)效果.
　　(2)提出一種彩色I(xiàn)QA算法.在GWL-SSIM算法的基礎(chǔ)上，采用不同彩色空間變換，并考慮圖像的色度相似性，將GWL-SSIM擴(kuò)展到彩色圖像，得到基于不同彩色空間的彩色I(xiàn)QA算法，即GWL-SSIMC.對(duì)各個(gè)彩色空間上的GWL-SSIMC算法在TID2008

5、數(shù)據(jù)庫上針對(duì)不同失真類型進(jìn)行比較實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，對(duì)大多數(shù)失真類型來說，考慮彩色圖像的顏色信息可以提高IQA的準(zhǔn)確性.
　　(3)提出2種基于廣義平均的池化策略以提高SSIM，GSSIM，F(xiàn)SIM的評(píng)價(jià)效果.針對(duì)不同池化策略對(duì)IQA算法的影響，將算術(shù)平均及調(diào)和平均推廣到廣義平均，得到2種基于廣義平均的池化策略，并在TID2008和TID2013數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，采用廣義平均池化策略能夠有效地提高IQA算法的準(zhǔn)確性，其評(píng)