圖像作為一種二維信號(hào),能夠直觀地將信息傳遞到人腦中。但圖像從形成到存儲(chǔ)的過(guò)程中存在著許多干擾因素,容易導(dǎo)致圖像信息損失,造成視覺質(zhì)量下降,因此有必要建立相應(yīng)的評(píng)價(jià)機(jī)制對(duì)其質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。而智能時(shí)代的到來(lái),使得以機(jī)器代替人腦進(jìn)行圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)逐漸成為現(xiàn)實(shí)。本文主要從以下兩個(gè)方面對(duì)圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了研究。針對(duì)目前無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)估算法對(duì)圖像質(zhì)量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不足的問(wèn)題,提出了一種基于空間編碼的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。該方法首先在不同的位平面上提取了圖像的空間結(jié)構(gòu)特征,該特征能夠量化像素之間的結(jié)構(gòu)信息,可以更準(zhǔn)確地反映圖像的失真程度。然后使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,在LIVE、CSIQ、TID2013數(shù)據(jù)庫(kù)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法比現(xiàn)有的主流算法更為準(zhǔn)確,并且與人眼的主觀感知一致性高。最后,設(shè)計(jì)了基于質(zhì)量評(píng)價(jià)的自動(dòng)對(duì)焦方法,將該算法應(yīng)用于相機(jī)的自動(dòng)對(duì)焦,驗(yàn)證了算法的有效性和實(shí)用性。針對(duì)目前難以準(zhǔn)確有效地提取混合失真圖像質(zhì)量特征的問(wèn)題,提出了一種基于空間分布分析的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。該方法首先將圖像進(jìn)行亮度系數(shù)歸一化處理,然后將圖像進(jìn)行分塊。之后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行端對(duì)端的深度學(xué)習(xí),利用多層次卷積核堆疊的方法獲取圖像的質(zhì)量感知特征,并通過(guò)全連接層將特征映射到圖像塊的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。再將塊質(zhì)量分?jǐn)?shù)匯總獲取質(zhì)量池,通過(guò)對(duì)質(zhì)量池中局部質(zhì)量的空間分布情況進(jìn)行分析,提取能夠表征其空間分布情況的特征,然后再次使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立局部質(zhì)量到整體質(zhì)量的映射模型,將圖像的局部質(zhì)量進(jìn)行匯總。最后通過(guò)MLIVE、MDID2013、MDID2016混合失真圖像庫(kù)中的性能測(cè)試,驗(yàn)證了算法的有效性。
【學(xué)位單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP18
【部分圖文】：

碩士學(xué)位論文 第 2 章 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的理，形成了 866 幅失真圖像。庫(kù)中含有 6 種失真類型，分別是縮、加性粉紅高斯噪聲(AdditivePinkGaussNoise，APGN)、G降(Global Contrast Decrements，GCD)和 WN。庫(kù)中 DMOS 值的小表示圖像質(zhì)量越好。圖 2.4 中展示了 CSIQ 建庫(kù)時(shí)所使用的一像。

學(xué)碩士學(xué)位論文 第 2 章 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的理N)、噪聲圖像的有損壓縮(Compression of Noisy Images，CNI)、圖波動(dòng)(ColorQuantizationandFluctuation，CQF)、圖像色差(ImageChn，ICA)、稀疏采樣及重構(gòu)(SparseSamplingand Reconstruction，SS測(cè)試，文中各失真類型均用其縮寫表示。TID2013 圖像庫(kù)中各范圍為 0-10，其值越大表示圖像質(zhì)量越好。圖 2.5 中展示了 TID2用的部分原始圖像。

(a) 原始圖像(DMOS:0)(b) Gblur+JPEG(DMOS:54.053)(c) Gblur+Noise(DMOS:61.445)圖 2.6 MLIVE 數(shù)據(jù)庫(kù)中“baby girl”原始圖像與其混合失真圖像. MDID2013 混合失真圖像數(shù)據(jù)庫(kù)DID2013 混合失真圖像數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建時(shí)首先收集了 12 幅高清圖像，然后對(duì)加入了三種類型的失真，形成了 324 幅不同程度的失真圖像。三種失真為 WN、Gblur、JPEG 壓縮。庫(kù)中每幅圖像的 DMOS 值都在 0-1 范圍內(nèi)S 值越小表示圖像質(zhì)量越好，圖 2.7 中展示了 MDID2013 圖像庫(kù)中全部的。
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本文編號(hào)：2847736