图像工程—文献阅读综述.doc

基于视觉感知的图像质量评价方法图像质量评估的意义：图像在获取、压缩、存储和传输的过程中会带来数据损失,作为多媒体信息的接收者,即人对图像的主观感受决定了所谓的“图像质量”。主观与客观：图像主观质量评价：Mos原用于语音主观质量的评价,标准ITU-R BT.500-11将其引入到图像主观质量评价中,并作为其中一种主观质量评价方法(双刺激损伤测量法)的评分标准, vQEG组织和Mivahara等人进而将其广泛地定义为待评价图像的多个评价分(由多个评价人员评分)的平均值。而DMos则是待评价图像Mos与其相应的原始图像Mos的差异值,由于DMos能更好地反映图像的相对失真程度,已有的图像质量评价数据库更倾向于使用DMos作为其主观质量评价的最终值。待评价图像若干个原始分的平均值成为平均评价分(MOS)。该待评价图像的差异平均评价分(DMOS)由该图像的MOS与该图像相应的原始图像的MOS的差获得(由于原始图像作为待评价图像参加主观评价,因而也获得相应的MOS)。DMOS越小,该待评价图像与原始图像的差异越少,图像失真越小,质量越好,反之,该待评价图像与原始图像的差异越大,图像失真越大,质量越差。图像客观质量评价：1. 图像或视频处理算法效果比较。如在相同码率下,对同一原始图像,分别采用不同的编码算法进行编码,然后用图像质量评价方法比较编解码后的重建图像质量,从而可以选择更优的编码算法。2. 优化图像或视频处理算法。如将图像质量评价方法应用于图像编码系统中,优化滤波算法参数设置、码率分配策略等。也可以应用于图像解码系统中,优化错误恢复、错误隐藏技术等。3. 图像或视频质量的在线监控。如图像采集系统中,使用图像质量评价方法在线监控采集图像的质量,动态调整采集参数,保证采集到的图像质量符合设定要求。网络多媒体系统中,使用图像质量评价方法在线监控终端视频质量,并反馈发送端,动态调整视频流参数,控制传输服务质量。全参考型：全参考型图像质量评价方法可以分为基于像素误差(Pixel一basedErmr)的评价方法、基于误差敏感性(Errorsensitivity)的评价方法和基于结构相似度(Structllral51而larity)的评价方法。中央凹是HvS的重要视觉感知特性之一。视网膜(Rctina)的视觉轴(VisualAxiS)附近分布着密度极高的光感受器(主要是视锥细胞),并且随着离心度 (Eccentricity)的增大,密度会快速下降,该区域称为中央凹，当图像映射到视网膜时,以中央凹为中心的一定区域,感知的空间频率分辨率较高,而离中央凹较远的区域,感知的空间频率分辨率将变低。因此某一时刻HvS在处理图像信息时,只能接收被观看图像一个很小区域的信息,并不能在瞬间就接收到全部视觉信息。对比敏感度是HVS的另一个重要视觉感知特性,其表征了HVS对视觉激励信号的敏感程度,广义的定义为观察者能检测出激励与背景的最小对比度的倒数,受到空间频率和时间频率的影响。HvS对视觉信号的响应主要依赖于激励与背景的亮度相对变化,而不是激励的绝对亮度,这就是著名的wber-Fechner定律34,一种用对比度来衡量亮度相对变化的方法,其数学表达如式(l.1)所示。 L为背景亮度,此为亮度变化时间域掩盖 提出的视频场景切换后的第一帧图像会出现明显的失真掩盖效应。图像预处理包括将图像转换到更加符合HVS的颜色空间,利用PSF(Point sPread Function)函数模拟HVS中央凹特性滤波,以及亮度掩盖效应的处理。CSF函数低通滤波指利用CSF函数模拟HVS的对比敏感度特性,对空间频率进行低通滤波。CSF函数低通滤波也可以在多通道分解之后,对各子带图像分别进行。多通道分解指模拟视皮层中神经细胞的接收场有类似Gabor型分布的特性,将图像分解成多个空间频率和方向的子带图像。分解方法可以是waston提出的皮层变换(cortex Transform)、小波变换或DCT变换(Discrete Cosine Transform)等。误差归一化及掩盖是指在各子带图像内,利用可见度阈值(VisihilityThreshold)对误差信号进行加权,忽略小于临界可见度(Just Noticeable Distortion)的误差,达到掩盖效果。误差联合是指将不同子带内的误差,用表达式联合起来,常采用Minkowski求和(Minkowskisuxnmation)的联合机制,如式(1.4)所示。其中。是第k个子带内第l个系数的误差,是常数,取值区间1,4。基于视觉感知的结构相似度图像质量评价方法首先利用亮度对比度、纹理复杂度和空间位置等空间域视觉特征生成视觉感知图并通过计算待评价图像的块结构相似度生成失真感知图。然后根据视觉感知图和失真感知图分别确定视觉特征显著区域和失真严重区域,并进一步考虑由视觉特征显著和失真严重引起的视