發(fā)布時間：2021-11-21 12:10

　　圖像質(zhì)量評價作為圖像處理領(lǐng)域的一項基礎(chǔ)研究,旨在設(shè)計一種自動評估圖像質(zhì)量,并達(dá)到與主觀評價得分相一致的客觀評價算法.真實場景的圖像在成像、傳輸和處理等環(huán)節(jié)不可避免地發(fā)生失真現(xiàn)象,提出能夠滿足實際應(yīng)用需求的圖像質(zhì)量評價方法是一項具有挑戰(zhàn)性的研究.傳統(tǒng)的評價算法直接進(jìn)行加權(quán)池化處理,使得每個特征的重要性不能很好地被反映.基于此,一些機(jī)器學(xué)習(xí)方法不斷地運(yùn)用于圖像質(zhì)量評價算法中.本文主要通過將圖像底層特征和機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合,提出了兩種圖像質(zhì)量評價方法.（1）提出了一種基于隨機(jī)森林的空域-頻域聯(lián)合特征全參考彩色圖像質(zhì)量評價方法.該方法首先在空域上提取色度和梯度特征,刻畫圖像的顏色信息和空間結(jié)構(gòu)信息;在頻域上提取log-Gabor濾波器組響應(yīng)后的紋理細(xì)節(jié)信息,以及空間頻率特征,將二者作為聯(lián)合特征.然后利用隨機(jī)森林學(xué)習(xí)特征向量與主觀意見得分之間的映射關(guān)系,預(yù)測客觀質(zhì)量得分.最后在TID2013、TID2008和CSIQ三個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果表明,所提方法綜合評價性能優(yōu)于目前主流的全參考評價算法,尤其在TID2013數(shù)據(jù)庫上皮爾遜線性相關(guān)系數(shù)值達(dá)到了 0.9397.（2）提出了基于兩種機(jī)器學(xué)習(xí)方... 

【文章來源】：寧夏大學(xué)寧夏回族自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１ＩＱＡ的應(yīng)用領(lǐng)域??此外，機(jī)器學(xué)習(xí)（Ｍａｃｈｉｎｅ?Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＭＬ）是人工智能領(lǐng)域一項最基礎(chǔ)的研宄，其理論不斷成??

將具體闡述這三類方法．??（１）全參考圖像質(zhì)量評價（ＦＲＩＱＡ）??ＦＲＩＱＡ需要獲取原始圖像的所有信息，通過計算原始圖像與失真圖像之間的相似性來預(yù)測??失真圖像質(zhì)量．ＦＲ算法在ＩＱＡ領(lǐng)域研究成果豐富且應(yīng)用廣泛．早期的ＦＲ?ＩＱＡ方法中最為經(jīng)典的??算法是峰值信噪比（Ｐｅａｋ?Ｓｉｇｎａｌ?ｔｏ?Ｎｏｉｓｅ?Ｒａｔｉｏ，ＰＳＮＲ）和均方誤差（Ｍｅａｎ?Ｓｑｕａｒｅ?Ｅｒｒｏｒ，ＭＳＥ）［３］．與??ＲＲ、ＮＲ相比，由于ＦＲＩＱＡ方法可獲取的參考圖像豐富，評價結(jié)果更加準(zhǔn)確、可靠．??如圖１－２所示，一般的ＦＲＩＱＡ算法流程可分為兩個階段：第１階段，分別提取失真圖像和??參考圖像的特征，計算局部質(zhì)量特征圖；第２階段，將局部質(zhì)量特征圖進(jìn)行池化得到最終的質(zhì)量??得分．??失真囝像——｜?Ｄ?｜—．???????１?－＝ＪｉＰ?／?＼?責(zé)量????绔征提取一＞?竺量?（策珞廣—得分??參考圖像［―＼ｖ］—１?ｌｉ＿＿Ｉ?—??圖１－２?ＦＲＩＱＡ算法流程圖??－２－??

寧夏大學(xué)碩士學(xué)位論文?第一章緒論??（２）部分參考圖像質(zhì)量評價（ＲＲＩＱＡ）??ＲＲＩＱＡ方法只需獲取原始圖像的部分信息（如顏色、梯度等通過利用該信息來估計圖像??質(zhì)量得分．該方法最早在視頻通訊系統(tǒng)中應(yīng)用，描述圖像在傳輸過程中的質(zhì)量下降．相比于ＦＲ??ＩＱＡ和ＮＲＩＱＡ，其優(yōu)點是數(shù)據(jù)量少、計算復(fù)雜度低、效率較高等．同時由于可利用的原始圖像??信息不足，也會存在明顯的缺點：在怎樣選擇合適的圖像特征、有效模擬人眼感知系統(tǒng)方面存在??著很大的困難．??圖１－３展示了基本的ＲＲＩＱＡ算法流程圖．該流程圖分為三個步驟：首先在原始圖像進(jìn)入失??真通道之前，在發(fā)送端對原始圖像提取特征，并通過輔助通道將特征傳送到接收端．原始圖像由??于經(jīng)過失真通道降質(zhì)成為失真圖像，然后在接收端對失真圖像進(jìn)行特征提�。詈螅瑢⒃紙D像??特征與失真圖像特征進(jìn)行質(zhì)量分析比較，得到最終的客觀質(zhì)量得分．??發(fā)送端?接收端??原始?！?｜?ｆ?：｜特征?＾?：?｜?．費量??圖像—：??Ｍ失真通道ｒｒ－提�。|(zhì)量分析一ｆ■－得分??！?！?Ｉ??＊?????；????：Ｉ特征提取輔助通道｜￣ｊ?ｉ???圖１－３?ＲＲ?ＩＱＡ算法流程圖??（３）無參考圖像質(zhì)量評價（ＮＲ?ＩＱＡ）??ＮＲＩＱＡ又稱作“盲圖像質(zhì)量評價”（Ｂｌｉｎｄ?Ｉｍａｇｅ?Ｑｕａｌｉｔｙ?Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，?ＢＩＱＡ），是在沒有任何??參考圖像信息的情況下進(jìn)行．在實際應(yīng)用中大部分失真圖像對應(yīng)的參考圖像難以獲取，因此ＢＩＱＡ??方法的研宄更具有應(yīng)用價值．??如圖１４所示，ＢＩＱＡ方法一般包括兩個步驟．第１步：特征提取，第２步：質(zhì)量預(yù)測．在特??征提

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]四元數(shù)譜余量彩色圖像質(zhì)量評價[J]. 岳靖,劉國軍,付浩.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(03)
[2]基于人眼視覺特性的深度學(xué)習(xí)全參考圖像質(zhì)量評價方法[J]. 姚旺,劉云鵬,朱昌波.  紅外與激光工程. 2018(07)
[3]基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的全參考立體圖像質(zhì)量評價[J]. 沈力波,邵楓,蔣剛毅,郁梅.  計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2017(05)
[4]基于流形學(xué)習(xí)的高動態(tài)范圍圖像質(zhì)量評價[J]. 于嬌文,郁梅,邵華,蔣剛毅.  激光雜志. 2017(04)
[5]廣義平均的全參考型圖像質(zhì)量評價池化策略[J]. 劉國軍,高麗霞,陳麗奇.  光學(xué)精密工程. 2017(03)
[6]感知特征集和隨機(jī)森林的立體圖像質(zhì)量評價[J]. 呂亞奇,郁梅,劉姍姍,王穎,王曉東.  光電工程. 2015(08)
[7]局部二進(jìn)制模式方法綜述[J]. 劉麗,謝毓湘,魏迎梅,老松楊.  中國圖象圖形學(xué)報. 2014(12)

碩士論文
[1]基于視覺感知的圖像質(zhì)量評價算法研究[D]. 曹欣.蘭州理工大學(xué) 2019



本文編號：3509489