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成绩： 西安建筑科技大学 毕业设计 (论文)文献综述 院 （系）： 信息与控制工程学院 20年 3月 25日 无参考型图像质量评价方法的研究 【摘要】： 关键词：无参考；主观视觉；图像质量度量；图像质量评价；图像处理 据统计，人类从自然界获取的信息中，视觉信息占85%。很多场景和事物，不管花多少笔墨都没有一幅图片表述的清楚。如今人类已经进入信息化时代，计算机的应用更使得数字图象处理技术取得了飞速发展， 从数据分析角度出发，图像质量评价可分为主观评价和客观评价。人是图像的最终接收者，因此，主观质量评价是最为可靠的图像质量评价方法。最常用的方法是MOS(Mean Opinion Score)，该方法对所有的观察者给出的分数进行加权平均。但是主观质量评价有两个很明显的缺点。首先，该方法极费时费力。主观质量评价方法需组织人力对图像质量进行评价，评价结果很容易受到个人主观因素的影响，并且当图像数量巨大时，该方法就更为耗费时间。其次，该方法不能自动实现，不能嵌入实际的图像或视频处理系统中，比如流媒体播放、视频会议等。主观质量评价主要用来作为样本训练的数据和衡量客观评价结果的好坏。 客观评价相比于主观评价更加自动、高效、易于系统集成，是目前研究的重点。根据对原始图像的依赖程度，将客观评价分为3 种：(1)全参考型：通过比较原始图像和待测图像之间的差异获取评价结果，如峰值信噪比，其计算直观、简单，但未考虑人类视觉因素，因此，之后提出的诸多算法均在一定程度上涉及人类视觉感知；(2)部分参考型：对原始图像和待测图像的部分信息进行提取、比较，获得评价结果，如基于水印提取的评价方法；(3)无参考型：无需原始图像，直接依靠待测图像的信息获取评价结果，其便于系统嵌入，方便结果比对，是目前研究人员最为关注的图像质量评价方法。 现有的无参考型图像质量评价方法主要包含3类：(1)从图像结构信息出发，仅考虑图像的边缘梯度、纹理细节和对比度等信息。如Ferzli 等人在2007 年提出的基于Riemann 张量的无参考型图像清晰度计算方法，清晰度随着图像模糊程度发生相应变化，但无法对同时受噪声和模糊污染的图像做出质量评价；Hautiere 等人在2008 年提出的基于可见边缘的盲对比度增强评价，通过获取可见边缘得到图像的对比度图，从而得到图像的结构评价结果，但其无法评价细节过度增强的图像。(2)从自然景物的颜色出发，充分考虑视觉效果良好的自然景物的统计信息，获取统计差异值得到评价指标。如Cohen 等人在2010 年提出的一种基于自然图像统计的评价方法以及禹晶等人在2011 年提出的基于颜色恒常性的低照度图像视见度增强，从图像的颜色还原能力、色调还原能力和色彩自然度三方面来评估图像的颜色质量，但其对图像细节保真度不够敏感。(3)从人类视觉因素出发，模拟并量化HVS模型，得到评价结果。如Zhai 等人和Liu 等人分别在2006 年和2009 年利用HVS 的对比度敏感度和掩盖效应提出了针对块效应的无参考型评价方法，取得了较好效果，但针对性过强。 当前的大部分无参考图像质量评价方法都是针对某种特定的编码方式。估计图像的失真程度，实际上一种“盲”估计图像保真度的方法，并不是真正的评价图像质量的方法。为了克服传统图像质量评价方法以评价保真度为目的的局限性，本文尝试把研究重点放在图像质量的主观属性的评价上。由于研究目的不是图像的保真度，自然不存在所谓的参考图像。按照传统的图像质量评价方法的分类准则，属于“无参考”图像质量评价。在本文中为了和传统的方法加以区分，称为图像吸引度评价。 1 无参考图像失真度量 目前，无参考图像失真度量一般是针对某一种或几种类型的失真，如模糊效应、分块效应、噪声效应等。 1.1 模糊效应度量 模糊是一种常见的失真现象，其表现是边缘的平滑效应。引起模糊的原因有很多，如图像压缩、拍摄时运动、聚焦不准、镜头失常等。从频域的角度看， 模糊往往是高频分量的不足。模糊效应的度量一般是基于模糊会产生边缘的平滑效应的现象。Pina Marziciano 等提出通过测量边缘点宽度并以此宽度作为图像模糊度的方法。 1.2 分块效应度量 分块效应一般是由离散余弦变换压缩算法带来的降质效应。JPEG 图像便是采用离散余弦变换压缩算法。客观评价分块效应对于图像、视频压缩系统的发展、优化和评估都很重要。分块效应的度量一般是基于相邻分块间的差异提出来的。较早提出无参考图像分块效应度量的是Zhou Wang。他通过横向和纵向对图像进行快速傅立叶