BIQI和JND相結(jié)合的圖像增強客觀評價方法
本文選題:(BIQI) + 臨界可見偏差(JND) ; 參考:《光電子·激光》2016年06期
【摘要】:提出一種結(jié)合盲圖像質(zhì)量指標(biāo)(BIQI)和臨界可見偏差(JND)的圖像增強客觀評價方法。方法基于Retinex理論,將測試圖像分成反射圖像和照度圖像,分別對反射圖像和照度圖像進行BIQI和JND評分,得到的評分之和作為圖像增強客觀評價得分。對原圖像失真和背景亮度的變量控制系列的實驗表明,Retinex分解得到的反射圖像只受失真的種類和失真程度影響,而照度圖像代表原圖像環(huán)境光照信息具有亮度閾值效應(yīng);應(yīng)用本文算法對增強后的圖像評分得到Score的最高分為0.609 3,與主觀評價結(jié)果一致;而PSNR、SSIM的評分都是和原圖像本身比較,不能表明圖像增強效果。實驗結(jié)果表明,本文算法的評價結(jié)果與主觀視覺一致,能用于定量對圖像增強進行客觀評價。
[Abstract]:An objective evaluation method for image enhancement based on blind image quality index (BIQI) and critical visual deviation (JND) is proposed. Methods based on the Retinex theory, the test images were divided into reflected images and illuminance images. The BIQI and JND scores of the reflected images and illuminance images were evaluated, respectively. The sum of the scores obtained was used as the objective evaluation score of image enhancement. The experiments on the original image distortion and background brightness variable control series show that the reflected image obtained by Retinex decomposition is only affected by the kind of distortion and the distortion degree, while the illuminance image represents the luminance threshold effect of the illumination information in the original image environment. The maximum score of Score after image enhancement is 0.609 3, which is consistent with the subjective evaluation results, but the score of PSNRN SSIM is compared with the original image itself, which can not show the image enhancement effect. Experimental results show that the proposed algorithm is consistent with subjective vision and can be used to evaluate image enhancement objectively.
【作者單位】: 上海理工大學(xué)出版印刷與藝術(shù)設(shè)計學(xué)院;
【基金】:上海市教委科研創(chuàng)新重點(13ZZ111)資助項目
【分類號】:TP391.41
【參考文獻】
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6 姜柏軍;鐘明霞;;改進的直方圖均衡化算法在圖像增強中的應(yīng)用[J];激光與紅外;2014年06期
7 靳鑫;蔣剛毅;陳芬;郁梅;邵楓;彭宗舉;Yo-Sung Ho;;基于結(jié)構(gòu)相似度的自適應(yīng)圖像質(zhì)量評價[J];光電子.激光;2014年02期
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9 付曉薇;丁明躍;周成平;蔡超;孫陽光;;基于量子概率統(tǒng)計的醫(yī)學(xué)圖像增強算法研究[J];電子學(xué)報;2010年07期
10 姚軍財;申靜;王劍華;;陰極射線管顯示器亮度范圍內(nèi)對人眼視覺特性的實驗研究[J];物理學(xué)報;2008年07期
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3 盛道清;圖像增強算法的研究[D];武漢科技大學(xué);2007年
【共引文獻】
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7 汪祖輝;孫劉杰;邵雪;包觀笑;于海琦;;BIQI和JND相結(jié)合的圖像增強客觀評價方法[J];光電子·激光;2016年06期
8 方明;李洪娜;雷立宏;梁銘;;低照度視頻圖像增強算法綜述[J];長春理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2016年03期
9 馬瑞青;廖寧放;{嗌慈,
本文編號:1865860
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