本文選題：無(wú)人機(jī)圖像 + 多失真混雜�。� 參考：《中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：目的面向多失真混雜的圖像質(zhì)量盲評(píng)價(jià)問(wèn)題目前仍然是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域具有挑戰(zhàn)性的工作之一,無(wú)人機(jī)圖像受成像條件影響混雜多類(lèi)失真,圖像質(zhì)量的準(zhǔn)確評(píng)價(jià)是其效能發(fā)揮的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為此,引入并改進(jìn)了基于自然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)的距離度量評(píng)價(jià)模型,提出多失真混雜的無(wú)人機(jī)圖像質(zhì)量盲評(píng)價(jià)方法。方法從圖像的結(jié)構(gòu)性、信息完整性和顏色性3個(gè)不同的角度研究并提取了與無(wú)人機(jī)圖像質(zhì)量敏感的特征因子集;以實(shí)拍標(biāo)準(zhǔn)測(cè)繪圖像庫(kù)為原始圖像獲得MVG特性參數(shù)作為度量基準(zhǔn)解決了盲評(píng)價(jià)中缺乏訓(xùn)練集的問(wèn)題;構(gòu)建了以實(shí)飛圖像為樣本的無(wú)人機(jī)圖像質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)(UAV image set),為相關(guān)問(wèn)題的研究提供數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)參考。結(jié)果針對(duì)所構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù),本文算法在主客觀一致性、算法運(yùn)行時(shí)間上與其他算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。相比較其他經(jīng)典算法,本文算法的主客觀一致性較高,達(dá)到了0.8以上,運(yùn)行時(shí)間較快,過(guò)到1.2 s。此外本文還給出了塊大小對(duì)算法影響以及單特征對(duì)圖像的評(píng)價(jià)結(jié)果,證明算法選擇的圖像塊大小和圖像特征符合質(zhì)量評(píng)價(jià)的需要。結(jié)論針對(duì)無(wú)人機(jī)圖像所包含的多失真構(gòu)建質(zhì)量評(píng)價(jià)綜合模型,該模型可滿足無(wú)人機(jī)圖像質(zhì)量需求。
[Abstract]:Objective Blind evaluation of image quality for multi-distortion hybrid images is still one of the challenging tasks in computer vision field. UAV images are affected by imaging conditions. The accurate evaluation of image quality is the key to its effectiveness. This paper introduces and improves the distance measurement evaluation model based on natural scene statistics, and proposes a blind evaluation method of UAV image quality with multi-distortion hybrid. Methods the feature factor sets which are sensitive to UAV image quality were studied and extracted from three different angles of image structure, information integrity and color. The problem of lack of training set in blind evaluation is solved by using the MVG characteristic parameter obtained from the original image as the measurement benchmark. A UAV image setter database based on real flight images is constructed, which provides data sets and evaluation references for the research of related problems. Results based on the database, the algorithm is compared with other algorithms in subjective and objective consistency and running time. Compared with other classical algorithms, the subjective and objective consistency of this algorithm is higher than that of other classical algorithms, reaching more than 0.8, and the running time is faster than 1.2 s. In addition, the effect of block size on the algorithm and the evaluation result of image by single feature are given. It is proved that the block size and image feature selected by the algorithm meet the needs of quality evaluation. Conclusion the synthetic model of UAV image quality evaluation is constructed for the multi-distortion of UAV image, and the model can meet the requirements of UAV image quality.
【作者單位】： 解放軍陸軍軍官學(xué)院;
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(1208085MF97)~~
【分類(lèi)號(hào)】：V279;TP391.41

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本文編號(hào)：1991717