失真圖像無參考質量評價方法的研究.pdf

1、論文題目：失真圖像無參考質量評價方法的研究專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)碩士生：解丹婷(簽名)指導教師：付燕(簽名)摘要圖像在處理的過程中，由于成像系統(tǒng)、傳輸介質和存儲設備等不完善，加之物體運動、噪聲污染等原因，不可避免地會造成圖像的失真和降質，因此在圖像處理的相關領域建立圖像質量評價機制是必要的。圖像質量客觀評價方法分為全參考質量評價、部分參考質量和無參考質量評價三類。前兩類方法都需要借助于原始參考圖像的全部或部分特征信息對圖像質量進行評價

2、。后者也稱為“盲評價”，即不需要借助于原始參考圖像的任何信息，只利用待測圖像本身的特征信息就可以對圖像質量進行評價。然而在圖像質量評價的實際應用中，很多情況下都無法或較難獲得參考圖像的信息進行對比，因此無參考圖像質量評價的研究具有重大的意義。在深入了解了無參考圖像質量評價的研究價值、理論基礎和相關的一些典型的算法后，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的多都無參考方法對模糊失真圖像質量不能進行合理的評價，針對這一現(xiàn)象，本文提出了一種基于紋理和結構特征的模糊圖像無參

3、考質量評價方法。紋理特征表征了圖像細節(jié)信息的變化，結構特征表征了圖像整體信息的變化，同時從這兩個方面度量模糊圖像的失真，從評價結果來看，本文方法的預測結果穩(wěn)定且與人的主觀評價分數(shù)偏差小，而且明顯優(yōu)于PSNR、SSIM、NRSS等對比方法。注意到現(xiàn)有的無參考質量評價方法大部分都針對灰度圖像進行質量評價，而在實際的應用領域中，一般首先得到的都是彩色圖像。直接對灰度圖像進行質量評價，自動忽略了圖像本身的顏色信息，這會導致有些評價算法在顏色失真

4、嚴重的情況下，結果出現(xiàn)偏差，針對這種情況，本文研究了幾種彩色圖像的顏色模型和一些典型的彩色圖像質量評價算法，提出了一種基于四元數(shù)傅立葉變換的彩色圖像無參考質量評價方法。該方法采用四元數(shù)矩陣描述彩色圖像，對彩色圖像RGB通道進行并行處理，充分利用了彩色圖像的整體信息，使得算法的評價結果更符合人類的主觀視覺。關鍵詞:無參考圖像質量評價；低通濾波；特征提??；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡；四元數(shù)傅立葉變換研究類型:應用研究Subject:Researchon

5、NoReferenceQualityAssessmentfDisttedImagesSpecialty:PatternRecognitionIntelligentSystemsName:XIEDanting(Signature)Instruct:FuYan(Signature)ABSTRACTDuringtheprocessofimageitwillcausethedisttionofimagefvariousreasonssuchas

6、incompleteimagingsystemfaultytransmissionmediumimperfectstagedevicestherelativemotionoftheobjectnoisepollutionetc.soitisnecessarytoestablishaimagequalityassessmentsystemintherelatedfieldsofimageprocessing.Theobjectiveeva

7、luationmethodisdividedintothefullreferencequalityassessmentmethodthereducedreferencequalityassessmentmethodthenoreferencequalityassessmentmethod.Thefmertwokindsofthesemethodsneedtheinfmationoftheiginalimagetoevaluatetheq

8、ualitydisttedimage.Thenoreferencequalityassessmentmethodisonlytousetheinfmationofdisttedimagestoevaluatethequalityofimageswithoutanyinfmationoftheiginalimages.Soitiscalled“blindevaluation“.Inthepracticalapplicationofimag

9、equalityassessmentitisdifficulttoobtaininfmationoftheiginalimageinmanycasessotherehasagreatsignificanceofresearchthenoreferencequalityassessmentmethod.Insightintotheresearchvaluethetheeticalbasisrelatedsometypicalalgithm

10、sofnoreferencequalityassessmentthereisadiscoverythatmanynoreferenceimagequalityassessmentmethodscannotgivebetterassessmentresultsfblurredimages.Consideringthisphenomenonthepaperproposesanoreferenceimagequalityassessmentm

11、ethodbasedonthetexturestructurefeaturesofblurredimage.Thetexturefeaturesrepresentthechangeofimagedetailsthestructurefeaturesrepresentthechangeofthewholeimageinfmation.Sothispapermeasuresthedisttionofblurredimagesfromthet

12、woaspects.Experimentsindicatethatthepredictionresultsshowstabilitylittledifferencefromtheexperimentaldata.thepaperhasabetterpredictionresultscomparedwiththepeaksignaltonoiseratiomethodthestructuralsimilaritymethodthenore