（计算数学专业论文）基于hvs的若干图像质量度量方法的研究.pdf

瑟藏t 监丸学磁 学位论变 撼要 图像以其确切性、赢观性、高效性和广泛邋成性，已成为当今人类社会最重 要的种信息来源。圈像质量的正确评价是图像信息工程领域内的一项重要研究 深题。霪豫震量骜主麓评债方法虽然与实甄潼撬比较峻台，餐肖蓑不曩定羹漆确 测量且实观过程繁琐、糯时耗力耗资等缺点。己肖的一些图像麟撼客观度餐方法， 如峰值信噪比( p s n r ) ，均方误差( m s e ) 等这炎方法虽然具裔简单、易予实现 等魏点，您出于其攒零不考惠天类的视登黎；壤感受，鬟懿并不完全籍合人鞭酌 视觉特性。合理的度墩阁像质量应充分考虑人鼹的视觉特性，本文就主观和客观 评价质擞图像方法绐合做了以下研究工作： i 。巅爨瀚滚嫠包含携一穗更本囊嚣深震赫赫链餍部塞麓戳性，并缝合 尺凝理 察图像时注意力由中央向周围递减这一特性，提出了一种基于局部自相似性的图 像质量皮慧方法。在图像分形编码结果的所有元豢中，拼贴谟蕊最直观地袭溉了 篷域块与其曩燕匹嚣块之滴斡穗戳程凄，霹两我钠选爰它寒 乍为露缘豁嚣蔫爨鞠 似性韵魔鼹。于是，腺始图像与失嶷图像的差别，即可通过它们的局部自相似性 水平的差辫体现出来。权值的取嬗与馕域块在图像中的位置有关，同时与德域块 翡菝交变化拳孚翥美。速释选取是为了与夫类援觉系绫( 毽v s ) 懿褥缝疆符合： 人们在观察一张图片时，首先注意的是图片中央部分，然后辫依次往周围扩展， 即图像的爨耍性一般鼹妇中央向周围递减，这与敬们平时照像逡景一致( 总是梅 鼷关注敬糖钵或雾霞放在程最嚣兹申受泣置) 。 用槲燕系数量化地描述拼贴误麓度量( c o i l a g ee r r o rm e a s u r e m e n t ，c e m ) 和主观意见分( m e a no p i n i o ns c o r e ，m o s ) 之间的致程度。卡罄为对比，我们还 实囊了簿德绩嗓逮( f s n r ) 霹禳赣蔽势f ) ，著投撰它弱对待译份露臻鳃凄燕蘧诗 算出了宦们与m o s 之间的相关系数。考虑到噪声擞型和规模的不同，我们对祭纹 噪声图像，块噪声图像和解压缩失真图像分聪诗冀相关系数。c e m 对条纹噪声 豁嚣蘑络粱与i v i o s 豹摆关系鼗为o 9 7 ，对块臻声麴刿瑟瑟聚与m o s 嚣糖关系 数为0 9 1 ，对解码图像的判断结果与m o s 的相关系数为o 9 5 。而p s n r 对祭纹 噪声，块噪声，解码图像的判断结粜与m o s 的蝴关系数分别魁0 ，9 l ，0 9 0 ，0 9 0 ， f i 对条纹嗪声帮块嗓声趣羚瑟萋零失效，霹舞强葱豫酶茭繇的缡熏与m o s 熬糖 关系数为o 9 2 。从相关系数上看，e e m 明显优予p s n r 和f i 。 两b 工业大学娥 二学能硷文 2 。建立了图像质量度量的线性回归模型，利用假设梭验方法，讨逢了引起国慷 失真的五种主要误箍( 编码亮度误差，加权的空间频率误差，随机误差，结构性 误差和局部误差) 的综合评价方法，这种方法结合了主观和客观两种度爨图像质 量的方法，邋过对大量的嶷验结粱镁匿归分掇，最后褥到的图像质量度燮毂表达 式是关于加权的空间频率误差，结构误蒺和局部误差的线性组合。这是种简淞 的、翳计算的度量公式。 关键词：视擞特性，图像质量度恳，分形编码，局部自相似性，假设检骏 嚣 工监丈攀撷士学控论文 a b s t r a c t i m a g e s h a v eb e c o m et h em o s ti m p o r t a n ts o u r c ef o rp e o p l e 稔a c q u i r ei n f o r m a t i o n f r o mo u t s i d ew o r l db e c a u s eo fi t s c e r t a i n t y , v i s u a l i z a t i o n ，h i g h e f f i c i e n c ya n d w i d e a d a p t a t i o n ac o r r e c te v a l u a t i o no fi m a g eq u a l i t yi sav e r ys i g n i f i c a n tr e s e a r c hi n i m a g ei n f o r m a t i o np r o c e s s i n g + t h es u b j e c t i v em e t h o d sf o ri m a g eq u a l i t ya r c c o n s i s t e n tw i t ha c t u a li n s t a n c e ，b u tc o s tt o om u c ht i m e ，a n dt h ee x p e r i m e n tr e s u i t s o f t e nc h a n g ew i t ht h e e x p e r i m e n tc o n d i t i o n t h ee x i s t i n go b j e c t i v ee v a l u a t i o n m e t h o d sf o ri m a g eq u a l i t 3 ；f o ri n s t a n c e ，p s n ra n dm s e ，a v o i dd e f b c t sw h i c ht h e s u b j e c t i v em e t h o d sh a v e ，a n dp o s s e s ss i m p l em e r i t sw h i c ha r ee a s yt oi m p l e m e n t ，b u t t h e y a r en o t e x a c t l yi n c o n s i s t e n tw i t hh u m a n sv i s u a lc h a r a c t e r i s t i c s o a n y r e a s o n a b l eo b j e c t i v eq u a l i t ye v a l u a t i o nm e t h o do f i m a g es h o u l da b i d ef l a t l yb yh u m a n v i s i o ns y s t e m i nt h i sp a p e r , b a s e do nt h ef o r m e rs u b j e c t i v ea n do b j e c t i v em e t h o d s ，t s t u d yt h i si s s u ea n dg a i ns o m er e s u l t sa sf o l l o w s ： 1 。an o v e li m a g eq u a l i t ye v a l u a t i o nm e t h o di sp r e s e n t e d ， m i l c hi sb a s e do nt h el o c a l s e l f - s i m i l a r i t y , am o r ee s s e n t i a la n di n n e rf e a t u r eo fi m a g e s ，a n dt h ef a c tt h a tt h e a t t r a c t i o no ni m a g e sd e c r e a s e sf r o mc e n t e rt o m a r g i nw h e np e o p l ea r eb r o w s i n g t h r o u g ht h e m ，w ec h o o s ec o l l a g ee l t o ta sl o c a ls e l f - s i m i l a r i t ye v a l u a t i o no ft h ei m a g e , b e c a u s e c o l l a g ee r r o rv i s u a l l yr e p r e s e n t st h es i m i l a r i t yb e t w e e nv a l u er a n g eb l o c k sc u do p t i m a lm a t c h i n g b l o c k s t h u s ，t h ed i f f e r e n c e sb e t w e e no r i g i n a li m a g ea n dd i s t o r t e di m a g ea p p e a ra st h ed i f f e r e n c e s o f t h e i rs e l f - s i m i l a r i t y 下h ew e i g h t e dv a l u ei sc o n n e c t e dw i t ht h ep o s i t i o no f v a l u er a n g eb l o c k 讯 t h ei m a g ea n dt h eg r e yc h a n g i n gl e v e lo f v a l u er a n g eb l o c k t h ew a yw ec h o s ei sc o n s i s t e n tw i t h h v sc h a r a c t e r i s t i c w h i l ep e o p l eb r o w s i n gt h r o u g hp ；c t u r e s ，t h ea t t r a c t i o ni sa t t r a c t e df i r s tb yt h e c e r t r a p a r tt h e ns p r e a d 拇m a 壤i n t h ei m p o 髓a n c eo ft h ei m a g ei sd e c r e a s i n gf r o mc e l l t e rt o m a r g i n ，t h i si sc o n s i s t e n tw i t hw h a tw ec h o s ew h i l ew et a k ep i c t u r e s ( a l w a y ss e tt h ec o n c e r n e d o b j e c to rp a r tt ot h ec e n t e r ) w en u m e r i c a l l yd e s c r i b et h e e o n s i s t e f i c yb e t w e e nc e ma n dm o su s i n gc o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t ，w ep r o v i d ep s n ra n df ia n de v e nc a l c u l a t et h ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t sb e t w e e nt h e m a n dm o su s i n gt h ee v a l u a t i o nv a l u e sf o r i m a g e st ob ev a l u e d c o n s i d e r i n gt h ed i f f e r e n c e s b e t w e e nt h e , t y p e sa n dt h es c a n so f n o i s e s ，w oc o n c l u d et h ec o r r e l a t i o r e o e 掰c i e n t so f t h e 妊e e i i i 两北_ r i 业人学颂l i 学位论文 g r o u p s t h ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t o fc e ma n dm o sf o rs t r i p ei m a g e s ，b l o c ki m a g e sa n d d e c o d i n gi m a g e s i s 0 , 9 7 ，0 91 ，0 9 5 a n dt h ec o r r e s p o n d i n gc o e f f i c i e n to fp s n ra n dm o s i s o 9 1 ，0 9 0 ，o ，9 0 b u tf ic a n n o t j u d g es t r i p e i m a g e sa n db l o c k i m a g e s ，a n d t h ec o e f f i c i e n to f f ia n d m o si s0 9 2 o b v i o u s l y , c e mi sm u c hb e t t e rt h a np s n ra n df i e x p e r i m e n tr e s u l t si n d i c a t e t h a tt h ep r o p o s e dm e t h o dp r o v i d e sam o r ee f f e c t i v ej u d g m e n tf o rd i f f e r e n tt y p e so f d i s t o r t e di m a g e sa n dab e t t e rc o n s i s t e n c yw i t hh u m a n sv i s u a lc h a r a c t e r i s t i c 2 m a k eu s eo fh y p o t h e s i sr e s t i n gt e c h n i q u e ，w ep r o p o s el i n e a r i t yr e g r e s s i o nm o d e l o fi m a g eq u a l i t ym e a s u r e m e n t ，a tt h es a m et i m e ，w ed i s c u s ss y n t h e s i si m a g eq u a l i t y m e t h o do ff i v ee r r o r sw h i c hi m a g ed i s t o r t i o ni sa f f e c t e db ym a i n l y t h ef i v ee r r o r sa r e l u m i n a n c ec o d i n g e r r o r ，s p a t i a lf r e q u e n c yw e i g h t i n ge r r o r ，r a n d o me r r o r a n d d i s t u r b a n c e c o r r e l a t e de r r o ra n dl o c a ie r r o r t h i sm e l i h o dc o m b i n e ss u b j e c t i v em e t h o d w i t ho b j e c t i v em e t h o d w ed or e g r e s s i o na n a l y s i sb yat o to fe x p e r i m e n tr e s u l t s a t l a s t ，w eg a i ns i m p l ea n df e a s i b l ee x p r e s s i o n ，w h i c hi sb el i n e a r 姒槛s p a t i a lf r e q u e n c y w e i g h t i n ge r r o r , c o r r e l a t e de r r o ra n dl o c a le r r o r t h em e t h o di s a l le f f e c t i v ea n d r e a s o n a b l ei m a g eq u a l i t ym e a s u r e m e n t k e y w o r d s ：h u m a nv i s i o n ，i m a g eq u a l i t ye v a l u a t i o n ，l o c a ls e l f - s i m i l a r i t y , f r a c t a l e n c o d i n g ，h y p o t h e s i st e s t i n g v 绪论 一、应用鹜景 当前，以计算机技术为基础的信息化浪潮席卷全球。所谓信息就是我们日常 生活中通过使用信息载体如文字、声音、图像等信号柬传递的消息内容或者知识 内涵等。其中，图像处理技术是必不可少的，各种图像的输入、压缩、处理与显 示成为多媒体计算机与智能计算机发瓞的关键技术之，数字图像籁理的研究晦 容十分广泛，包括闰像的数字化、图像静帮强、图像酌恢复、胬像编码、凿像重 建、圈像分耩和图像检索等等。隧着荤萼学投术斡发袋秘实际应愆静需求，疆像处 理酌内涵祷越来越丰家。 在黟像臻怠技术应用熬诸多场合，嚣要进行图像矮量豹度量工馋。凰像压缝 技术因为可以大大减少图像对存蜡空间和传输带宽要求，被迅速发展并广泛应 用。但是，评价算法的优劣以及算法的选取，需要在压缩率、图像质量损失、执 行效率等多种性能指标问选取。同样，图像自动采集仪器也需要通过图像质量的 判定来调整参数，以取得最优的采集效果。 在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛丽基 本的问题。图像质量怒指人们对图像税觉感受的评价。由于图像处理和信息技术 的迅速发展，人们希黧能够用客观静，可定量分析的数学模型表达游入对图像的 这种主溉感受，躐诧，图豫渍羹评价的醑究成为餮豫信怠王程中重要的旗穑磷究 谋题之一。 国像疫爨是数字凰像领域中豹一个基磁性黢谋题，传统豹概念多蓑眼予数字 处理的方便，可是强像是人眼接受的信号，各秘图像灼处理归根结薅取决于主观 视觉的感受。 人的视觉是个复杂的现象，从心理学到眼的物理学，视觉研究涵盖了人的 视觉机制的各个方面，关于人眼观察事物的机理，许多科学家都作了很大的努力， 但总的说来，人类对这个学科的认识还停留在初级的阶段。 在图像质量度量中，主观评价方法具有很强的实际意义，因为，从根本上看， 图像质量就是人限的主观感受。在图像质量评价中，主观度量方法有了很多的研 究，最常用的主观评价怒平均意见分m o s ( t h em e a no p i n i o ns c o r e ) ，但是 这餮方法耗时，实验越来困难，并且褥爨懿结采可辘随著溪试条件豹交讫嚣有所 改变。出于阑像处理和信息技术的迅速发展，人们希望能够用客观的，可定量分 析的数学模型表达出入对图像的这种主观感受。当前，图像质量的客观评价闷题 一壹来缮戮绞荮戆簿决。原蠢是有魏下几点：司簿法，对不黼焚鍪酶图像，其 评价效果不同；同一算法，对同一醋像，观察者感兴趣的部分不同，则认为效粜不 同；不同的应用方面，对图像各项参数的要求不嘲，导致选取的评价方法不同。 逡嚣，蚕狡窑鬣译徐踅豫效采豹方法，搜计算辊熬够謇动选取懑会当翦鋈豫懿效 果最佳的弹法是一项其商意义的工作。 随着人们对图像馈恩要求的不断提高，极大地促进了图像处理技术的应用 发释发麓，强像系统输滋靛餮豫嚣羹簿塬壹接影镳强人豹程觉缓受效蒹，也强绩 关系到评价图像系统质鼹的好坏。因此对图像质量的评价既应客观准确，又成符 合人眼的视激效果，但楚传统的图像质量评价方法却傲不到二卷的结合与统一。 在传统静鬻像瘊量评价方法中，存在着诸如主躐谱价方法过予繁琐和不可重夏： 客观评价绱果与实际图像质量不相吻合甚至相互矛盾等缺陷，这魑缺陷导致了无 法适应和满足当前图像技术发展的懿求。因此考虑在图像度堂方法中引入i i v s 特性，将传统的客窥评价方法和主残浮价方法有撬魏绣合起柬，跫解决这一难题 的有效途径，也是图像质量度量方法发展的重要方向之。 二、本文的结构与缀织 本文装分为五章备章内容安排如下：第一章主要介绍了分析生理学、心理 学和物理学、光觉感知特性在人类视觉系统的构成期视觉机理方面的一些研究成 鬃，分援了久类视觉惑籀褥薤在强豫鬟量鏖量孛翁侔篱，对彰鹋瀚像溪量魏瓣素 有更深入| 氩认识：第二章介绍了一些鼹有代表性的阌像质量的评价方法，主要着 重于客观的相对质量评价方法。同时，图像质量评价工作也是一个不断认识视觉 辊裁躲j 童稳，对褫觉瓿稍瓣谈谈壹羧影镌了凌量谱徐方法豹往劣；第三章奔绥了 基于局部自相似性的图像质量度量，通过实验对其测试表明其在备方面优于或者 相当传统的图像质量评价方法：第四帮建立了图像质量度量中的多元匿归模越， 讨论了鹜豫蒺萎应量中鼢缓设控验方法；第五章对黼像霞量评价二l 二捧迸 j 二总络耨 展望。 辩章人类视觉特往在图像蔟薰度量中的应用 本章夯绍分褥皇遴掌、心理学裁甥瑷学、毙熨感知特瞧在久爨撬觉系统瓣构 成和视觉机理方面的一魑研究成果，通过对人类极强的视觉能力与丰富的视知觉 联想能力的分析理解，分柝了人类视徽感知特征在图像质量度量中的作用，对影 璃蚕豫痰鬟瓣霆素鸯爨深入遮试谈。为蘑瑟疆鑫瓣瓣缘质量疫羹抟方法捷蒺了瑾 论基础。 入类毒凳觉笔潮豫麓会 1 1 1 人类视觉简介 人类筏觉系绞( h u m a nv i s i o ns y s t e m ，h v s ) 攘鍪是研究入癸疆觉系统特稔翡 理论。它猩图像压缩、闼像数字水印、图像质量度掇方面有着广泛的应用。人眼 接受的电磁波中的可见光其波长大约为3 8 0 h m 到7 8 0 n m 之间，不同的强度和不 霹戆渡长潮激久藩，在入藏中褥产生不同豹竞强、色彩、形获等感觉与感受。袋 睛有两个功能：一是经跟的光学系统在眼底形成外界物体的物像；二是视网膜将 物像的光能转换并加工成神经活动，缀由视神经将活动传入视觉中枢，从而产生 享雯觉。 根据h v s 的理论 1 ，人眼视觉疑有如下一些特性：对不同的灰度具有不同 的敏感性，通常对中等放度等级最为敏感，向低灰度和高灰度两个方向呈非线性 下海；对罄像平滑嚣域黥噪声敏惑，褥对绞理区域豹臻声不敏感。 1 1 2 图像与视觉系统特性 入赘褫觉系统是耄凝球、章牵经系统及大髓载视觉中菝捣裁。扶裤经生理学的 观点来看，入射光首先缀过瞳孔和水晶体的调节、聚焦，使景物在视网膜上成像， 由视网膜上的神经元将光信号转化成混脉冲发送到大脑，由眼一艟系统实现。 鬣瓣联不仅菝受光学信号，丽且将光学信号转纯成电躲冲信号，并作稳步的 信息懿理。视网膜国锥状细胞和秆状细胞、双松细胞、水平细胞、无足细胞和神 经节细胞组成，主要的光接收器是镣状缨飕翻抒状缨慰。 每个限内大约有6 0 0 万到8 0 0 万个雒状细胞，它们对颜色很敏感。因为每个 细胞都连到它囱己的聿申经米梢，所以人类借助这些缨腿区分缨节。锥状缨脆只有 在光线蹦亮的情况下才起作用，其有辨剐光波波长的能力，因此对颜色十分敏感。 它通常被称为亮视觉( p h o t o p i cv i s i o n ) 。锥状缨飓e | 二较集中的分匆在视溺膜中 心被称为中央蝤( f o v e a ) 靛瞧方，这藿眼肉最敏锐的区域。 柱状细胞的数量耍比锥状细胞大的多，在视网膜表面上大约有l 亿3 千万个 柱状缨飚。它们分鸯嚣大量几个桎缩旎联到翻一个神经末稍，使得柱状细胞的分 辩率比较低。柱状细胞主要是提供视野的整体视象，它们不感受颜色势对低照度 较敏感，被拣为噻视觉。 1 3 视觉信息处理 基本视觉信息包括：亮度、形状、颜色、深度感知等，其中亮度慧最基本的 视觉信息。亮度是夕 界辐射物理量在我 f 携觉中爱映出来的心理物理量。物体的 形、袂主要是妇物体在视觉空间上的亮度分布、颜色分布缄运动状态不同而摄示出 来的。颜色知觉是一种主理感髭，其中枢极割越来阐明，在感受器缨萎曩水平和心 淫物瑶的宏观水平上疆经了解褥诧较清楚。人的视网膜中含有三种不同的视锥细 胞，它们对光谱的敏感峰值分别为4 3 0 n m ，5 4 0 n m 和5 7 0 h m ，三令峰篷段对应 着光谱中龄红( r ) ，绿( g ) 和蓝( b ) 区域。 早在1 9 世纪就旺知道 2 ，任 呵光弓l 起的亮度感秘颜色感可以用至多三静 经过适当选榉静光经谰节其强度产生的混合光束诞配，即产生完全稠同的主观感 觉。也即任何颜色光的亮度细颜色等于不圊比例的红，绿，蓝光混台后麴亮度秘 颜色： l c ( c ) = l r ( r ) + 三g ( g ) + l b ( b ) 上式就怒所谓的色觉三变羹性( t r i v a r i a n c eo fc o l o r f u lv i s i o n ) ：滋盟 颜色只决定予三个基本输入系统，这龟楚色觉三色滗的基础。 图像与人鼠视觉密切相关，图像经过成像、传送和显示等过程，最后被人跟 所接受。人们根摄不同嚣要对戏察到熬嚣像趣瞄分桥帮利稻。弼外，图像瘊量的 好坏以及与之有关的成像系统的性能和图像处理的效果等通常都要靠人眼视觉 系统来评判。因此研究人眼视觉特性非常重要，但同时近年来色度学和视觉生理 心理学方面的研究成果表明 3 7 h v s 也有许多的不足，如图像信源给出的所 有信息并非都能被h v s 正确接受，不同的图像信息对视觉系统的作用也大不一 样。因此，在图像质量度量方法中考虑人眼的视觉特性，将必然会大大提高图像 处理的效率，改善图像的主观视觉质量，从而对图像质量度量做作准确、合理的 评价。 1 2 h v s 特性研究简介 长期以来，通过对人眼的某些视觉现象的观察并结合视觉生理心理学方面的 研究成果，人们发现人类的h v s 有很多特点，主要表现为各种视觉掩盖效应。 这些特性直接或间接地与图像信息的处理有关，因此，在图像质量度量方法中引 入人眼的各种视觉特性，从而使客观计算的结果符合图像质量的主观评价，符合 人眼的实际观看质量。 1 2 1 视觉的亮度适应性 人眼的感光强度的范围称为视觉的动态范围 8 。人眼的动态范围约为 1 0 1 耐m 2 至1 0 6 c d m 2 ，在一恒定亮度背景下，人眼感光动态范围很小，它能够 随外界光的强度而自动调节。所谓大的动态范围是指当人眼适应了某一环境亮度 之后，视觉逐步调到另一个小的动态范围来实现的，这种现象即为人眼亮度自适 应。一旦人眼适应了恒定背景亮度，则对黑白的感觉相应范围将缩小。所以在以 人观看为目的重现该图像时，即使重现图像的亮度不等于原来摄取实际景物的亮 度，只要保持原摄取图像和重现图像二者之间亮度相对比值及亮度差别的层次数 系统，同样能给人以真实感。 1 2 2 视度的对比度感知 一种对比度是w e b e r - f e c h n e r 定义的【9 ，称为w e b e r 一对比度。人眼视觉系统 响应主要地依赖于相对于背景亮度的局部变化，而不是绝对亮度值，因此对比度 就是这种亮度相对变化的测量。w e b e r 对比度的数学表达式为c ，：掣，其中， l 5 搿托r 避凡学颤 1 学位论 五为背景巍艘值，为嚣挺与背景的亮度差值。出于视觉的避应性，在犬约 2 t 0 9 6 c d m 2 舔亮度菠麓蠹，a 鼹刚麓分蘩兹藏纛蓑异y n d ( j u s tn o t i c e a b l e d i f f e r e n c e ) 晰对应的门限对比度值为常数。也魁鼹低的分辨湖慎，当背景嶷废 较强或较弱时，人眼的对滤灵敏度阏餐都会趱大，分辨亮度差异的l 力下降， 毳i w e b e r - 对魄液基本控潮在常数蕊盈之海。 亮度鼠有主观恒定性，在不同场合亮度有很大麓昴，即使实际亮度差别很大， 僚是我 f ：l 嚣剡浆物体并不溢褥亮痊骞锻大差裂，这静憋理亮度交俄丽感觉部豫特 一致筑颊瀚稚为亮度熬梅定洼。亮痰憾定性实蕲愚耩予亮度帮对沈度镌互福转化 来实现的，可以推测在人眼处理亮度时通常是将其转化为互相之间的对比度来处 理涎。设五为糖钵的客戏宠凄，s 为翰体熬主褒亮壤，露太鼹瓣甥俸戆圭强爨度 r 感觉：鄢z , 獬度感觉静蹭爨蟠可用桶对亮度的增懿来度量，则有a s = k 三；，在 l 等式两边分别对s 和l 求积分，褥s = k l r t l + 砾，取k = k i n l 0 ，转换为常照 对数霉s 一鬈l o g l + 甄，其中蜀积f 为鬻蒙，鬈为与整个图豫游平均亮囊鞠美 的常数，图像的平均亮艘妆大或较小时，k 的值可以选得小一螳，对于人眼正常 瓣亮度范露，鬈可取 。农主式褥娄结谂，在正常撬戆鲍交酒亮发菠匿蠢，人猥 的主观舞液感觉与蒋观亮度豹对数成线性菸系，邸韦伯一费赫浚尔 ( w e b f e c h n e r ) 定律。 。窆，3h v s 戆视觉，基淫籍整 视觉的心理特性是视激的高级特性，它直接影响到人们对图像的认知。柱传 夔於鍪豫震爨译赞方法串哭是敞低级的亮凄( 袤瘦) 感翘差羿遴行评价，没畜考惑 祝觉豹心徽特往，这就造成了与主观灏薰评价不一效的情况。在一些新的图像质 量评价方法中，人们引入了对视觉心燃特性的研究成果。在质量评价与主观评价 鹃一燕上墩褥了一些残暴。瞧是，出予褪觉懿心理特涟矗复杂，警蘸天霄j 还无法 完全认识它。因诧，有许多不同的简化模型基于备囱所研究不同f f 勺视觉心理特性 柬描述视僦心理活动。下厩通过视觉感知的不同侧灏来描述视燃心理几个特性 以鬃望对税鼹感懿戆高级避程骰尽胃全委静了掰，麸露为更会璎、客蕊遗囊量 图豫质量掇供理论基础。 1 2 ，3 ，1 人艰视觉空阉分辨率 对于空间j 二两相邻的视觉信号，人们刚能鉴别出= 者存在的能力称为视觉系 统的分辨率。分辨率可用视觉锐度戏调制传递函数来表示。前者表示能够鉴别缀 小窆到模式的弛测度，后者表示视觉对不同频率的正弦光栅刚能鉴别所要求的 信号对比度。 视觉基本特 歪：1 、裰觉锐凄，2 、列毙皱感发，3 、多邋道结构，4 、揸箍 效应。 l 、视觉锐度：表征视觉系统分辨细节的能力，并以能分辨的褶邻两点褫角 的倒数畜1 袭示，其值与该相邻两点在视网膜上的成像位置有关。d 表示能分辨的 j 稻邻最近礴点之阉豹躐离，0 表示视角，以分为单位。0 = 3 4 3 8 - u 一_ 。遗常，正豢 l 视力在中等亮度和中等相对对比度之下，在观察静止闰像时0z1 分。视觉的空 间频率特性是影像图像锐度的主要因黎。 2 、对比敏感腹：视觉分辨力还与相对对比度有关，相关对比度用视觉系统 静对比敏感度遵数c s f 表示。c s f 是频率麴弱数，表示为c s f ( t ) = 输出对比度 ，输入对比液。实际观察景物衍得到的亮度感觉并不完全由景物的亮度决定。 3 、多通道结构：视觉皮层细胞的响应在蕻相邻城呈现带通特性，并由此得 到敏感度峰值位鼹和视觉细胞响应带宽。可用一组滤波器来模拟人的视赏特性。 4 、撼盖效应：c s f 解释了对单一激励的感知，而几个激励同时存在时，激 励间会同时产生棚互作用，一个激励的存在将导致另一个激励探测闽值的改变， 这穆现象穆必掩蔻效皮。 关于人鼹程觉静空阕分辨率鸯以下一些姆点； 由予入眼的褫锥细施在黄斑区分布最密，因此久s 醴对图像边缘、轮廓信息 的失真很敏感。 人眼对图像纹理细节的敏感度与它所处的背景亮度有关，对高、低亮度背 景中的纹理细节人眼敏感度较低，而对中高亮度背景中的纹理细节敏感度较筒。 人眼对不网方向的图像细节信息具有不同的敏感度，对水平方向上和垂直 方麴上豹细节敏感度大予其他方向的敏感度。 当视觉基标运动逮度掘蚨黠，人眼视凳鳃空闯分鼹攀降低。 人跟对彩色细节敢分汝能力毙对亮度缨节灼分辨能力差。 1 2 3 2 马赫( m a t h ) 效_ 陂 在一螟明跨国像中，一边蹬一边亮，中闼螅过度楚缓畿霸变静，当躐着这样 的图像时，视觉鲍感爨嚼亮躲一边受亮：瞎麴一边垂戆，爨时黎近藩酌边鹣亮 度比遮裹噻躲一边要亮，焉辖近宠戆一边比远离亮熬一边受褥嚣藉。这释主筏亮 度襄实际蹇疫不一致懿愫援称爻马赫效应。产生马赫带豁源因逶h v s 的空秘频 率响应在较低瓣空闽频率处，大眼褪觉灵敏瘦并 # 随空闷频率升高丽下降，丽是 挈在一极大篷，馨在菜一较低懿空淄频率处，视觉灵敏度最高，因而该空滴频率 成分被攫熬强调突蹬，掰戳该空阁骧率残分出现在蹇鏊就登得嚣亮，出鬣在睹区 则显褥更噻，阂姥马赫搭是强豫亮凌变化迭赛处静主蕊锐纯效应。 1 2 4h v s 的知觉特性 h v s 熬知觉具窍以下特性： 1 、镪觉游整体牲 i 】 图像文许多部分绥戒对，静镶有时候这些组袋部分稻躐眈较远，我们也总是 恕它誊 乍一个整体。 2 、舞觉的矗残往 咨理擎和感觉领域的理论认为，头脑会得出一个最简单的可能含义与事物配 合 1 l j ，嗣对，视觉系统其有将事锈组合成简单单元的倾向。 3 、知觉静完整往 崮予人类豹知觉其有完凝往，图像中缺少的部分可以从我们头脑中的知识和 经验褥至补充，同时，大脑有时稳会虚构出一捷相当可能、但实际上并不存在的 东西 i 2 。 4 、知觉的理解往 知觉不是简单地被辎激模式决定的，而怒超出了感觉所直接给予的根据之 矫，在有效的资料中寻我最好的解释。知觉的理解性不是单独存在的，它与知觉 的整体性、直观往、完整性怒相互依赖、密不可分的。 知觉楚对事物的各种属性、各个部分及其相互关系的综合的整体的反映。人 的知觉总是受到社会实践的制约，一个人的知识、兴趣、情绪等都直接影响着知 觉过程。因而，才会出现各种各样的视觉心理现象。 1 3人类视觉在图像质量度量中的应用 人眼视觉系统是经过上亿年的进化而产生的，具有许多的先进性与合理性。 为了有效地度量图像的质量，必须充分研究人的视觉系统h v s 因为h v s 才是 这类系统的最后终端而且此类系统输出的图像最终总是由视觉系统来评价。视觉 研究可分为视觉生理、视觉特性和视觉模型三个方面，也可分为视觉基础和视觉 应用研究 1 3 。 由以上分析可见，从仿人的角度来进行图像处理、图像质量度量是有效的工 作方法，在本文中提出的质量评价方法就是也利用该性质，使质量的评价更准确、 更客观。 阿北i 。业夫学倾l j 学能论殳 第二章图像质量度量 2 1图像质量客观评价方法 2 。1 1 引言 图像质量客观评价方法的共同点是用物理方法对图像的物理特性进行度量， 将度量值与规定标准进行比较，利用客观的方法或数学模型来度量图像质量具有 以下诸优点： 1 、快速，利用计算机快速的计算能力可以迅速得到图像质量指标： 2 、稳定，不会有因人而异、因时而异的情况发生； 3 、易于被量化，并容易用于各种评价比较以及各种研究。 传统的质量评价通常用于与标准图像的灰度差异越大质量退化越严重的思 想。具有代表性的方法有m s e ( 均方误差) 、p s n r ( 峰值信噪比) 等。 传统质量评价方法通常有以下特点： 1 、基于空域的方法； 2 、利用与标准图像的灰度差异大小进行度量； 3 、采用二范数测度进行失真度量，质量指标通常为一个数值表示和标准图 像在质量空间的距离； 4 、计算简单、运算速度迅速。 在图像质量的客观评价方法中，最常用的是图像逼真度的度量，计算退化图 像与原始图像之间的统计误差。若误差越小，从统计意义上来说退化图像与原图 像的差异越小，图像的逼真度就越高，获得的图像质量评价也就越高。通常以归 一化均方差“n m s e ”、峰值均方误差“p m s e ”或信噪比“s n r ”来度量，此种评价 方法多适用于黑白图像及灰度图像的质量评价。 2 1 2 图像质量客观评价方法简介 设原始的二维灰阶图像a = f ( i ，) ，其中扛1 , 2 ，n ，= 1 , 2 ，m ，经压缩还 j i ：l l ：r i 业凡学颂l 学位论业 原后的图像数据为a 。= f ( f ，) ，i = 1 , 2 ，n ，= 1 , 2 ，m 。可用下列几种指标进行 度量： 1 、均方误差( m s e ，m e a ns q u a r ee r r o r ) m s e = 面 备n 善h i ( ，( f ，护八f ) ) 2 其信噪比为：s n r = 一1 0 i o g ( m s e ) ，这种方法的优点在于简单易行，但主要缺点是 导致对许多类型的图像质量计测结果与主观评价不符。 2 、规范化均方误差( n m s e ，n o r m a l i z e dm e a ns q u a r ee r r o r ) n m s e = m s e 6 3 其中巧= 1 ( m n ) 厂2 ( f ，) ，它是是一种基于能量规范化的度量方法。其信噪 比为n s n r = - 1 0 l o g i o ( n m s e ) 。 3 规范化误差( n e ，n o r m a l i z e dd i f f e r e n c eo rn o r m a l i z e de r r o r ) mn 【厂( m ，”) - f ( m ，”) 2 n e = 型型1 可一 t s ( m ，驯 ”l = ln t l 这种方法的优点在于它的简明性，适用于低明暗度的图像，这是由于低明暗 度图像中的增量变化比高明暗度图像更显著，n e 较之上两种度量方法，还是后 者更常用一些。 4 、峰值均方误差( p m s e ，p e a km e a ns q u a r ee r r o r ) p m s e 的定义为： ，( f ，j ) - f ( f ，饼 p m s e = 业面r 其中，厶。= m a x f ( ，) ，i = 1 2 ，n ，= 1 ，2 ，m 5 、i q m e ( i m a g eq u a l i t ym e a s u r ee r r o r ) 方法 1 4 ：设 x 。 和 y 。) 分别表示原 始图像和失真图像，则全局影响为：竹。r m 啦甜= 虽+ ( ：( 去_ ：= 1 | x ，一y ，i ) ，其 r p n 为图像鲍大小，v 为原始图像与失| 爨图像不同的躲索个数。局部平均偏差为： 渺= 妻弓一) ，搬蟛= 妻：。( 只一) 其中m 0 卅：分别为x ) ， n ) 的相对应的块s 的坎廉均值，它们的表达式分别 为：= i 1 厶k ，_ ，臻；= - f z j ；y j 局部影响为： 删一秘= 舞裂 贝i ：i q m e ；n o r m e f f e c t + p a r t a f f e c t 这转方法麓捷点程予大多数篱援下，黯套静失真藉爨兹判裁结粟羹奉与天酾 视觉相符合，但这种方漱取单位块的划分很多，( 缚个) 单位块中包含的象豢也 不止一个，爵致计算量很大。 6 、蓦予模糊积分( f u z z yi m a g em e t r i c ) 瓣霜豫袋餐度量 窝：浚原始鋈豫黟失 窝图像分别为x = ( _ ，屹心) ，y = ( y l ，y 。，此) ，置y 为归一化阁像，则误差阁 德先：l x 列= 蕞一咒；， 一咒l ，l 喙一魏器。 失真图像的模糊质量度鬣为： d f ( s ( x j ，) = ( s ) l 足一y 泓= s u p m i n ( 搿，声( 心奠_ y m ， a ) 0 其孛，兢( ，) = 缸 灭习搿；，声秀任意静模糨溺度。 该方法把误差图像防一蚓看作是待评价的客体，把每个像綮看成一个用予 评巍戆螽葳耀紊。该方法对鼹匿缠莲德翡粼蘩结鬃鏊本与a 懿橇爨禧蒋舍，塑薄 其它噪声的踟断结果不飚很好。 7 、i 缝糖发爨：显= ；高姜志，魄帮唆分裂是捡溅边缘鲍稼素数溪 和边缘处采失真的像素数目。d 是第i 个检测边缘像索与最近边缘像素的距离。 逶子i l l o , x 口d ，琏 是枣 偻误差透缘帮丢羚逑缘懿稼素数露。 8 、谱距离鹰爨：由于猫位和幅度谱韪独立的，所以我们可以分别计算出相位失 真和幅度失真，然后对它们加权求和。设原始图像和编码图像的第k 个带的傅立 # r 交换( d f t ) 努爨袋示为疋( “，v ) 鞠l ( ，均。 光谱的定义为： g ( m ：珈别e x p 一爿k 吐，k 膨= 一以珈昙| l 屯痢寺 司， m # 。0 l2 jlj 贼谱相位失鼽s 1 = 专制砌小赫) 1 2 ( 2 ) 谱幅度失真为：s 2 砉矧m ，- m ( 地i ，其中m o f ，为谱距离， 1 一l i “ 一 印m ( u ，叻= l r ( u ，v ) l 。 刚：谱躐离度量为： s = 嘉砌朋巍卜卅旷批，1 2 其中，矗和1 一五分别表示幅度谱和桐位谱的加枚系数。 9 、拉普拉斯均方误蓑( l m s e ，l a p l a c i a nm e a ns q u a r ee r r o r ) l m s e 是基予淡察骜测重予图像熬边缘嚣撬爨麴一耪，方法，荬定义翔下： 【g ( f ，j ) - g ( f ，朋2 l m s e = 旦气矗丽一 g q ，) 】2 其中： g ( m ，w ) = ，g + l ，j ) + f ( i - 1 ，j ) + f ( i ，j + 1 ) 一4 f ( i ，j 】 l m s e 对已经过深度低通滤波的图像狠有效。但是对由予低频噪声所造成的 严重降质图像l m s e 却会评判较好，同时，利用l m s e 方法计算量较大。 1 0 、梯度均方误差( g m s e ，g r a d i e n tm e a ns q u a r ee r r