基于人眼對視覺場景感知分析的圖像質(zhì)量評價方法
發(fā)布時間:2021-05-07 17:12
開發(fā)與人眼感知高度相關(guān)的客觀圖像質(zhì)量評價(Image Quality Assessment,IQA)方法對于圖像處理、通信等領(lǐng)域的發(fā)展具有重大意義。近年來,基于人眼感知特性并通過對真實視覺場景進行有效分析和建模的IQA算法成為該領(lǐng)域研究的熱點方向。然而,大多數(shù)現(xiàn)有的IQA模型的泛化性較差,只能在某些圖像數(shù)據(jù)庫中獲得較好地結(jié)果,而不適用于所有數(shù)據(jù)庫。此外,大多數(shù)基于深度學習的方法采用微調(diào)或預訓練的網(wǎng)絡模型來預測圖像質(zhì)量,而忽略了各個卷積層上重要地視覺信息,這些信息包含了圖像從低維到高維地深度特征。針對以上問題,本文提出了兩種客觀IQA方法,均屬于全參考類型。一種基于空域和變換域多特征融合的全參考型圖像質(zhì)量評價方法。該方法模擬人類視覺系統(tǒng)可同時處理圖像空域和變換域特征的特性。在傳統(tǒng)梯度算法的基礎(chǔ)上,通過改進梯度分量的融合過程,將中心像素與周圍更多鄰近點之間的相互關(guān)系考慮在內(nèi),以更好地描述圖像豐富地邊緣變化。將圖像在空域和變換域中提取的顏色特征、視覺顯著性特征、梯度特征以及對比敏感度特征4種互補特征進行融合,最后,采用隨機森林回歸策略建立質(zhì)量評價模型。另一種基于深度特征與結(jié)構(gòu)加權(quán)LBP特征的...
【文章來源】:西安理工大學陜西省
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 課題研究內(nèi)容
1.4 論文章節(jié)安排
2 圖像質(zhì)量評價研究概述
2.1 主觀圖像質(zhì)量評價
2.2 客觀圖像質(zhì)量評價
2.2.1 全參考型圖像質(zhì)量評價
2.2.2 部分參考型圖像質(zhì)量評價
2.2.3 無參考型/盲圖像質(zhì)量評價
2.2.4 圖像質(zhì)量評價數(shù)據(jù)庫
2.2.5 圖像質(zhì)量評價的算法性能衡量標準
2.3 本章小結(jié)
3 基于空域和變換域多特征融合的全參考型圖像質(zhì)量評價方法
3.1 圖像空域和變換域特征的提取
3.1.1 顏色空間轉(zhuǎn)換及顏色特征提取
3.1.2 視覺顯著性特征
3.1.3 梯度特征
3.1.4 對比敏感度特征
3.2 特征池化與融合
3.3 基于隨機森林RF的回歸映射模型的建立
3.4 實驗結(jié)果與分析
3.4.1 實驗相關(guān)設(shè)置
3.4.2 模型預測性能分析
3.4.3 跨數(shù)據(jù)庫交叉驗證
3.4.4 模型計算復雜度分析
3.5 本章小結(jié)
4 基于深度特征與結(jié)構(gòu)加權(quán)LBP特征的全參考型圖像質(zhì)量評價方法
4.1 顏色空間轉(zhuǎn)換及顏色特征提取
4.2 深度特征提取
4.3 結(jié)構(gòu)加權(quán)的LBP特征提取
4.3.1 局部結(jié)構(gòu)圖
4.3.2 LBP特征
4.3.3 基于結(jié)構(gòu)加權(quán)的LBP特征提取
4.4 基于隨機森林RF的回歸映射模型的建立
4.5 實驗結(jié)果與分析
4.6 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
5.1 結(jié)論
5.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間主要研究成果
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于視覺感知高度相關(guān)的圖像質(zhì)量評價[J]. 于淼淼,鄭元林,廖開陽,唐梽森. 西安理工大學學報. 2019(02)
碩士論文
[1]基于隨機森林的視網(wǎng)膜圖像質(zhì)量評價[D]. 閆曉葳.山東大學 2015
本文編號:3173770
【文章來源】:西安理工大學陜西省
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 課題研究內(nèi)容
1.4 論文章節(jié)安排
2 圖像質(zhì)量評價研究概述
2.1 主觀圖像質(zhì)量評價
2.2 客觀圖像質(zhì)量評價
2.2.1 全參考型圖像質(zhì)量評價
2.2.2 部分參考型圖像質(zhì)量評價
2.2.3 無參考型/盲圖像質(zhì)量評價
2.2.4 圖像質(zhì)量評價數(shù)據(jù)庫
2.2.5 圖像質(zhì)量評價的算法性能衡量標準
2.3 本章小結(jié)
3 基于空域和變換域多特征融合的全參考型圖像質(zhì)量評價方法
3.1 圖像空域和變換域特征的提取
3.1.1 顏色空間轉(zhuǎn)換及顏色特征提取
3.1.2 視覺顯著性特征
3.1.3 梯度特征
3.1.4 對比敏感度特征
3.2 特征池化與融合
3.3 基于隨機森林RF的回歸映射模型的建立
3.4 實驗結(jié)果與分析
3.4.1 實驗相關(guān)設(shè)置
3.4.2 模型預測性能分析
3.4.3 跨數(shù)據(jù)庫交叉驗證
3.4.4 模型計算復雜度分析
3.5 本章小結(jié)
4 基于深度特征與結(jié)構(gòu)加權(quán)LBP特征的全參考型圖像質(zhì)量評價方法
4.1 顏色空間轉(zhuǎn)換及顏色特征提取
4.2 深度特征提取
4.3 結(jié)構(gòu)加權(quán)的LBP特征提取
4.3.1 局部結(jié)構(gòu)圖
4.3.2 LBP特征
4.3.3 基于結(jié)構(gòu)加權(quán)的LBP特征提取
4.4 基于隨機森林RF的回歸映射模型的建立
4.5 實驗結(jié)果與分析
4.6 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
5.1 結(jié)論
5.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間主要研究成果
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于視覺感知高度相關(guān)的圖像質(zhì)量評價[J]. 于淼淼,鄭元林,廖開陽,唐梽森. 西安理工大學學報. 2019(02)
碩士論文
[1]基于隨機森林的視網(wǎng)膜圖像質(zhì)量評價[D]. 閆曉葳.山東大學 2015
本文編號:3173770
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