| 【中文题名】 | 空域无参考的图像质量评价 |
| 【英文题名】 | Spatial No-Reference Image Quality Assessment |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-3-14 |
| 【中关键词】 | 图像质量评价,无参考,面向人类视觉,面向机器视觉,清晰度,噪声 |
| 【英关键词】 | Image Quality Assessment,No-Reference,Human Vision-oriented,Machine Vision-oriented,Definition,Noise,Contrast, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置 |
| 【论文摘要】 | 随着数字图像和视频的广泛应用，数字图像质量评价的重要性日益增长。图像质量评价是图像处理领域的一个基础性的问题，它既有其重要的理论意义，同样也有广泛的应用背景。通常可将数字图像质量评价分为主观评价和客观评价。主观评价方法的缺点是繁琐、费时费力，无法实时处理。客观评价方法分为三类：全参考评价、弱参考评价、无参考评价。因为全参考和弱参考评价需要获得参考图像的全部或部分信息，因此在应用中受到了限制，这时只能采用无参考评价方法。
本文首先对图像质量评价的相关研究进行了简要的概述，重点讨论了无参考质量评价方法。一般来说，大多数时候图像是以人为最终接受者，图像评价的结果应该尽量符合人们对图像质量的真实感受，因此很多评价方法都引入了人眼视觉特性。然而从另一个角度，在某些场合，如机器视觉领域，至少目前还无法与人们复杂的感官相提并论，更多的是需要定量的模型及参数以便于计算机处理。因此论文提出从两个角度探讨图像质量评价的问题，分别称为面向人类视觉(human perception-oriented)和面向机器视觉(machine perception-oriented)。前者主要从人类的感知考虑，后者更多的考虑易于... |
| 【论文题纲】 |
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插图目录 |
7 |
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表格目录 |
7-8 |
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摘要 |
8-10 |
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Abstract |
10-12 |
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1. 绪论 |
12-16 |
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1.1 研究背景 |
12-13 |
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1.2 图像质量评价的含义 |
13-14 |
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1.3 图像质量评价方法的分类 |
14-15 |
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1.4 论文内容与安排 |
15-16 |
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2. 图像质量评价方法概述 |
16-24 |
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2.1 引言 |
16 |
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2.2 HVS特性 |
16-18 |
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2.2.1 视觉生理学分析 |
16-17 |
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2.2.2 视觉心理学分析 |
17-18 |
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2.3 主观质量评价方法 |
18 |
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2.4 客观质量评价方法 |
18-24 |
|
2.4.1 全参考(FR)质量评价方法 |
19-22 |
|
2.4.1.1 传统的客观质量评价方法 |
19 |
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2.4.1.2 基于视觉感知的图像质量评价 |
19-21 |
|
2.4.1.3 其他典型的FR图像质量评价方法 |
21-22 |
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2.4.2 弱参考(RR)质量评价方法 |
22-23 |
|
2.4.3 无参考(NR)质量评价方法 |
23-24 |
|
3. 无参考图像质量评价 |
24-29 |
|
3.1 概述 |
24-26 |
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3.2 评价指标准则 |
26 |
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3.3 影响图像质量的因素 |
26-27 |
|
3.4 图像系统框架 |
27-29 |
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4. 清晰度评价 |
29-44 |
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4.1 引言 |
29 |
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4.2 清晰度检测 |
29-34 |
|
4.2.1 在空域中定义的峰态 |
30-31 |
|
4.2.2 基于边缘峰态的清晰度评价算法 |
31-32 |
|
4.2.3 实验及结果 |
32-34 |
|
4.3 模糊辨识 |
34-42 |
|
4.3.1 离焦模糊 |
34-38 |
|
4.3.2 运动模糊 |
38-42 |
|
4.4 小结 |
42-44 |
|
5. 噪声评价 |
44-55 |
|
5.1 引言 |
44-45 |
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5.2 噪声检测 |
45-49 |
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5.2.1 分块原理 |
46 |
|
5.2.2 噪声污染度 |
46-47 |
|
5.2.3 噪声指标 |
47 |
|
5.2.4 实验结果 |
47-49 |
|
5.3 噪声估计 |
49-54 |
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5.3.1 高斯噪声参数的确定 |
49-51 |
|
5.3.2 快速的高斯噪声估计方法 |
51-54 |
|
5.4 小结 |
54-55 |
|
6. 对比度评价 |
55-58 |
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6.1 对比度的定义 |
55-56 |
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6.1.1 简单模式对比度 |
55 |
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6.1.2 复杂模式对比度 |
55-56 |
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6.2 对比度信噪比 |
56-57 |
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6.3 小结 |
57-58 |
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7. 总结和展望 |
58-60 |
|
7.1 本文的主要工作 |
58 |
|
7.2 未来展望 |
58-60 |
|
参考文献 |
60-65 |
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附录 |
65-66 |
|
致谢 |
66 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.366164 |
