多媒體設(shè)備及信息科技的進(jìn)步使數(shù)字圖像的獲取、分享變得越來(lái)越便捷。與此同時(shí),由于拍攝設(shè)備各異、環(huán)境復(fù)雜、傳輸處理等因素,數(shù)字圖像的質(zhì)量無(wú)法得到保證,即數(shù)字圖像從產(chǎn)生到最終到達(dá)消費(fèi)者這一過(guò)程中,其質(zhì)量容易受到損傷。因此,如何準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)圖像的質(zhì)量,并在各個(gè)環(huán)節(jié)嚴(yán)格監(jiān)控圖像的質(zhì)量,最大限度地保證圖像的質(zhì)量不受影響對(duì)數(shù)字圖像的應(yīng)用具有重要的意義。圖像最終會(huì)呈現(xiàn)在消費(fèi)者面前,所以最可靠的評(píng)價(jià)策略為由測(cè)試者對(duì)圖像的質(zhì)量做出判斷,即主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)。然而,這種方式需要耗費(fèi)大量的人力資源,在實(shí)際應(yīng)用中也無(wú)法操作,所以,客觀質(zhì)量評(píng)價(jià),即通過(guò)設(shè)計(jì)算法來(lái)對(duì)圖像的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)變得尤為重要�；诖�,本文針對(duì)客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)展開(kāi)深入研究。研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)主要有:在無(wú)參考的質(zhì)量評(píng)價(jià)方面,現(xiàn)有的方法大多屬于有監(jiān)督的方法,這類方法根據(jù)失真圖像的主觀分?jǐn)?shù)在訓(xùn)練集上訓(xùn)練一個(gè)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,然后利用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè),這類方法通常受限于所使用的訓(xùn)練集,改變數(shù)據(jù)庫(kù)算法性能會(huì)受到一定的影響,算法的泛化能力有限。然而,無(wú)監(jiān)督方法不需要主觀分?jǐn)?shù)的介入而具有較強(qiáng)的泛化能力。因此,本文研究無(wú)監(jiān)督的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,通過(guò)探索自然圖像的統(tǒng)計(jì)特性與視覺(jué)顯著性對(duì)圖... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)測(cè)試環(huán)境

LIVE庫(kù)中一些原始圖像示例

- 8 -圖 2-2 LIVE 庫(kù)中五種失真類型圖像示例3000 幅。（4）CSIQ 數(shù)據(jù)庫(kù)[27]該數(shù)據(jù)庫(kù)由俄克拉荷馬州大學(xué)提出，包含 30 幅無(wú)失真圖像，6 種失真類型， 即對(duì)比度失真、JPEG 壓縮、JPEG2000 壓縮、高斯模糊、高斯噪聲、粉紅色的高斯噪聲，每一種類型的失真級(jí)別為 4-5 級(jí)，共有 866 張降質(zhì)的圖像。（5）MICT 數(shù)據(jù)庫(kù)[28]這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)是由日本富山大學(xué)提出的，也被稱作 Toyama 數(shù)據(jù)庫(kù)，包含 12幅原始圖像，兩種失真類型為 JPEG2000 壓縮和 JPEG 壓縮，每一類失真的程


本文編號(hào)：3313913