基于海量圖像數據的無參考圖像質量評價研究.pdf

1、圖像數據在獲取、存儲、傳輸和處理的過程中不可避免地會遇到質量退化的問題，這將影響人們對圖像信息的理解和應用。因此，圖像的質量評價顯得必不可少。由于人是圖像信息的最終接收者，所以其圖像質量感受即主觀感受被作為圖像質量評價的衡量標準。圖像質量的主觀感受評價過程被稱為主觀圖像質量評價，具有費時、費力的局限性。這導致它只能作為客觀評價方法的衡量標準卻不能應用在實時的系統(tǒng)中，因此眾多的研究者不斷地致力于尋找與主觀感受一致的客觀圖像質量評價方法。在

2、客觀評價方法中又可根據是否需要原始參考圖像分為全參考方法、半參考方法和無參考方法。其中無參考圖像質量評價方法應用最廣泛。
　　本文提出了一種獨立于失真類型的無參考圖像質量評價方法即一般意義上的無參考方法：在海量的圖像數據庫中檢索與當前失真圖像高度相似的圖像作為參考，利用成果顯著的全參考圖像質量評價方法估計出當前失真圖像的質量評分。通過大量的實驗驗證，本文所提出的方法不僅可以克服現有一般意義上的無參考方法的局限性，同時還能取得與主觀

3、質量感受較高的一致性。
　　總的來說，本文的主要貢獻有以下三個方面：
　　（1）提出了一種基于遺傳算法的圖像對齊方法。通過 SIFT特征點的提取和匹配，獲得了一定數量的SIFT匹配對。再利用遺傳算法找到這些匹配對中正確的四個匹配對，從而計算出正確的變換矩陣，實現圖像對齊。
　　（2）給出了主流塊匹配度量準則在各種噪聲下的穩(wěn)定性分析。由于圖像質量評價中面對的是失真圖像，因此在做局部塊匹配時需要考慮塊匹配度量準則在噪聲下的