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文檔簡介
1、隨著科技的進步和互聯(lián)網(wǎng)的普及,我們通過網(wǎng)絡(luò)所獲取的信息越來越多。如今,我們通過互聯(lián)網(wǎng)可以立即在線分享和觀看來自世界各地的圖片和視頻。盡管科技的創(chuàng)新和快速進步使得圖像成像技術(shù)和圖像處理技術(shù)飛速的發(fā)展,但一直有個難以解決的問題——如何讓機器模仿人類視覺系統(tǒng)使得圖像更加逼近我們眼睛直接看到的景象。圖像的質(zhì)量直接決定著我們所獲取信息量準確性和充分性,然而圖像在處理過程中會不可避免的加入失真,因此研究有效的圖像質(zhì)量評價方法具有很重要的意義。
2、> 本文主要是對數(shù)字圖像的客觀質(zhì)量評價技術(shù)進行分析,提出了三種有效的評價方法,本文的主要研究內(nèi)容如下:
一、改進了一種基于離散正交矩的全參考圖像質(zhì)量評價方法。離散正交矩在圖像處理和模式識別方面有很重要的作用,低階矩可以從圖像的分塊中提取重要特征,但是因為 Wee等人的算法中利用離散正交矩計算的圖像塊矩變換矩陣中的值可以為負值,所以直接使用參考圖像和測試圖像對應(yīng)的矩變換矩陣相關(guān)系數(shù)作為圖像塊的質(zhì)量分數(shù)不合適,應(yīng)該計算矩變換矩陣
3、的相對矩誤差來求得圖像塊的質(zhì)量分數(shù)。兩圖像間的相對矩差異通過計算絕對矩差異和參考圖像矩值的比值得到的,本文利用兩圖像間的相對矩差異來計算圖像的質(zhì)量分數(shù)。實驗結(jié)果與比較證明本文算法能夠準確評價圖像質(zhì)量分數(shù),并且與主觀評價結(jié)果保持很好的一致性。
二、提出了一種基于離散正交矩的圖像無參考塊效應(yīng)評價方法。該方法根據(jù)離散正交矩多項式的對稱性,圖像在經(jīng)過離散通過正交矩變換后,其矩變換矩陣中一些特征能夠正確反映圖像塊效應(yīng)失真程度,計算這些特
4、征得到圖像質(zhì)量分數(shù),并結(jié)合人類視覺系統(tǒng)(HVS)把子塊分成平坦區(qū)域圖像塊和非平坦區(qū)域圖像塊,最后對每類子塊的塊效應(yīng)分數(shù)進行平均、加權(quán)與求和得到整幅圖像的塊效應(yīng)分數(shù)。實驗結(jié)果與比較證明本文算法能夠準確評價圖像中的塊效應(yīng)程度,并且與主觀評價結(jié)果保持很好的一致性。
三、提出了一種基于顏色漂移特性的無參考圖像塊效應(yīng)評價方法。由于JPEG圖像在壓縮量化過程對顏色分量進行粗量化,造成圖像的顏色丟失和顏色漂移現(xiàn)象,因此圖像塊之間的色度不連續(xù)
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