基于人眼视觉的图像质量评价

合集下载

基于人类视觉系统的融合图像质量评价方法的研究

ｓｍｅｔ，ｔｉｍｅｏｓｂｉｅｔｅｄｒｃｌｔｎｈｐｂｔｅｅｅａｕｔｎｍｅｓｒｄｔｅｒａａｉｍｅｈｓｔｄｅｔｌｈｓｈｉｔｒａｉｓｉｅｈａｓｅｅｏｗｅｎｔｖａｉａｕｅａｌｈｌｏｎｈｅ
维普资讯
２０年第１０８期
中图分类号：Ｎ１Ｔ９１文献标识码：Ａ文章编号：０９５２２０｝１０５４１０ —２５（０８０ —０８ —０
基于人类视觉系统的融合图像质量评价方法的研究
张秀琼
（乐山师范学院计算机系，乐山６４０）１０４
类图像的不同融合算法的质量评价表明该方法是一种实用、有效的图像融合质量评价方法。
关键词：图像融合；图像质量度量；人类视觉系统；比敏感性函数对
Ｓｕｙｏｈｕｅｍａｅｑａｉｙｅａｕｔｏａｅｎｔｄｎｔｅｆｓｄｉｇｕｌｖｌａｉｎｂｓｄｏｔ
ｐｒｅｔａｓｌｆｈｍｎ．３ｅｅｐｒｎｓｏｉｅｅｔｋｎｓｏａｅａｄｉｇｕｉｎｌｏｉｍｓｅｃｐｕｌｒｕｔｏｕａｓ＂ｘｅｉｔｆｄｆｒｎｉｄｆｉｇｓｎｍａｅｆｓａｒｈｅｓｈｍｅｍｏｇｔ
０引言
随着图像和计算技术的飞速发展，用人类视利觉信息来进行状况估计和决策制定的情况Ｅ益增ｔ多，多传感器图像融合即是其中一个重要现象。随着越来越多图像融合技术的使用，价这些融合算评法的性能也变得非常重要。

piqe原理

piqe原理
PIQE原理是一种图像质量评价方法，全称为Perceptual Image QAulity Evaluator。

该方法通过模拟人的视觉系统，测量和评估图像的主观质量，可以用来衡量图像的清晰度、饱和度、对比度、噪声等方面的质量。

PIQE原理基于一种称为感知质量评价的方法，它将图像质量评价的问题转化为模拟人眼感知的问题。

该方法主要包括以下几个步骤：
1. 特征提取：首先，从图像中提取一系列特征，这些特征通常包括梯度、对比度、结构等信息。

这些特征可以反映图像的清晰度、饱和度、对比度等方面的质量。

2. 感知质量模型建立：接着，基于提取到的特征，建立感知质量模型。

该模型通常采用机器学习的方法，通过大量的图像样本，学习不同特征与人眼感知质量之间的关系。

可以使用一些经典的算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。

3. 图像质量评估：最后，将待评估的图像输入感知质量模型，通过模型计算出图像的质量评分。

评分通常为一个连续值，代表图像的主观质量。

PIQE方法在图像质量评价、图像传输、压缩编码等领域具有广泛应用。

它可以帮助人们评估图像质量，并设计相应的优化算法，以提高图像质量的感知效果。

基于人眼视觉特性的图像视觉质量评价方法

Ｋｅｏｄ：ｖｕｌｏｅｉａｃａａｔｓｃ；ｓｂｅｔｅｑａｉｓｅｓｅｔｂｅｔｅｑａｔａｓｓｍｎｙｗｒｓｉａｍｄｌｓｌｈｒｃｒｔｓｕｊｃｖｕｔａｓｓｍｎ；ｏｊｃｖｕｉｅｓｅｔｓ；ｖｕｅｉｉｉｌｙｉｌｙｓ
ｖｌｅ．Ｉｍａｅｅａａｉｏｅｎｔｎｙｂｏｓｔｔｉｅａｖｔｅｏｊｃｖｕｌｙａｓｓｍｎ，ｂｔｌｏｔａｕｓｔｄｖｌｔｎｍｄｌｏｏｌｅｃｎｉｅｔｔｄａａｆｂｅｔｅｑａｔｓｅｓｅｔｕｓｔｋｉｏｕｏｓｎｗｈｈｎｇｏｉｉａｏｏｎａｃｕｔｈｕａｉａｅｐｒｎｅｔａｃｎｉｅｔｉｅｏｊｃｖｙａｄｓｂｅｔｉｆｈｍｎｅｅ．Ｔｅｖｌａｅｃｏｎｅｈｍｎｖｕｌｘｅｅｃ．ＩｗｓｏｓｔｎｗｔｔｂｅｔｉｎｕｊｃｉｔｏｕａｙｓｈａｄｔｔｓｉｓｈｈｉｔｖｙｉｄｒｓｌｆｍａｅｓｂｅｔｅｅａｕｔｎｏａｂｓｆＥＡｎｖｒｔｏｎｅｔｅｒｖａｔｒｐｓｄｍｅｏｅｅｕｓｇｕｊｃｖｖａｏｎｄｔａｅｏＸＳＵｉｓｙｆｉｄＳａｓｐｏｅｔｔｈｐｏｏｅｔｄｇｔｔｏｉｉｌｉａＴｅｉＵｔｔｈｅｈｓｂｔｒｏｓｔｎｙｗｔｓｂｅｔｅａｓｓｍｎ．ｅｅｎｉｅｃｉｕｊｃｖｓｅｓｅｔｔｃｓｈｉ
ＪｕｎｌｆＣｍｐｔｒＡｐｌａｉｎｏｒａｏｕｅｐｉｔｓｏｃｏ
ＩＳ１ＳＮ００１９．０８１

基于视觉信息保真度的融合图像质量评价方法.

基于视觉信息保真度的融合图像质量评价方法张勇＊,1，2，余宏生,金伟其11(1 北京理工大学光电学院，北京 100081）(2 军械技术研究所，河北石家庄 050000)摘要：在假设图像源符合高斯尺度混合模型前提下，将图像融合算法视为图像信号增强通道，考虑人眼视觉内部神经元噪声特性，建立了一种基于视觉信息保真度的融合图像质量客观评价模型。

采用该方法对不同融合算法获得的融合图像进行了性能验证，实验结果表明该算法能对融合图像质量进行正确评价,相比于传统方法其客观评价结果与主观评价结果更具有一致性.关键词：图像融合；评价；高斯尺度混合模型；视觉信息保真度中图分类号TP391.4 文献标识码 AFusion Image Quality Assessment Method Based on Visual Information Fiedity ZHANG Yong＊，1,2， YU Hong-sheng1, JIN Wei—qi1（1 School of Optoelectronics， Beijing Institute of Technology， Beijing 100081）(2 Mechanical Engineering Institute, Heibei, Shijiazhuang, Hebei 050000）Abstract: Based on the assumption that the image sources meet GSM model is correct and image fusion algorithm is regarded as image signal enhancement channel. And considering human visual noise characteristics within neurons, FVIF objective quality assessment model is established。

pq指数检测方法

pq指数检测方法（原创版）目录1.概述 pq 指数检测方法2.pq 指数检测方法的原理3.pq 指数检测方法的具体步骤4.pq 指数检测方法的应用领域5.pq 指数检测方法的优缺点正文1.概述 pq 指数检测方法pq 指数检测方法是一种用于评估图像质量的指标，其全称为“感知质量指数”（Perceptual Quality Index）。

该方法主要通过计算图像的失真度、分辨率、噪声等因素，来衡量图像的视觉质量，为图像处理、压缩和传输等领域提供参考依据。

2.pq 指数检测方法的原理pq 指数检测方法的原理基于人眼对图像质量的主观评价。

该方法将人眼对图像质量的感受量化为可计算的指数，通过比较不同图像的 pq 指数，可以得出它们的质量优劣。

pq 指数计算过程中，需要对图像进行一系列的特征提取和权重分配，以模拟人眼对图像的视觉感知。

3.pq 指数检测方法的具体步骤pq 指数检测方法的具体步骤如下：（1）特征提取：从图像中提取具有代表性的特征，如边缘、纹理、颜色等。

（2）权重分配：根据人眼对图像特征的敏感程度，为各个特征分配权重。

（3）失真度计算：根据特征和权重，计算图像的失真度。

（4）分辨率计算：根据图像的分辨率，计算其对视觉质量的影响。

（5）噪声计算：根据图像中的噪声水平，计算其对视觉质量的影响。

（6）综合评价：将失真度、分辨率和噪声的影响综合，得出 pq 指数。

4.pq 指数检测方法的应用领域pq 指数检测方法广泛应用于图像处理、压缩、传输和显示等领域。

例如，在图像压缩领域，可以通过 pq 指数检测方法评估不同压缩算法对图像质量的影响，从而选择合适的压缩方法。

在图像传输领域，pq 指数可以帮助评估图像在传输过程中的质量损失，为传输策略提供参考。

5.pq 指数检测方法的优缺点pq 指数检测方法的优点在于能够较为准确地反映人眼对图像质量的主观评价，具有较高的可靠性。

同时，该方法具有较好的普适性，适用于多种图像格式和场景。

基于人眼视觉的小波域结构相似性图像质量客观评价方法

ａｑｉｉｇｈｍａｉａｂｎｅｓｔｉｎｔｒａｄｓｎｉｖｔｃｏｄｎｕｎｖｓａＤｄｌｂｃｕｒｎｕｎｖｓｌｎａｄｓｎｉｖｔａｄｉｅｂｎｅｓｔｉａｃｒｉｇｔｈｍａｉｕｌｕｉｉｙｎｉｙｏｍｏｅ；１
Ａｓｒｃ：ｇｕｌｙｏｊｃｖｓｅｓｎｔｏｆａｅｅｄｍａｒｃｒｉｌｉＷＤＳＩｂｔａｔＡｎｉｅａｔｂｅｔｅｓｓｍｅｔｈｄｏｖｌｏｉｓｕｔｅｓａｔｍａｑｉｉａｍｅｗｔｎｔｕｍｉｒｙ（ＳＭ）
ｍｅｓｒｎｈｔｕｔｒｌｓｍｉｒｔｅｗｅｎｔｅｓｍｅｓａｅａｄｆｅｕｎｙｓｂａｄｉｇｓｏｅｒｆｒｎｅａｕｉｇｔｅｓｃｕａｉｌｉｂｔｅｈａｃｌｎｑｅｃｕｂｎｒａｙｒｍａｅｆｔｅｅｅｃｈ
ｂｓｄｏｕａｉｕｌｓｐｏｏｅｙｃｎｉｅｉｇｈｍａｉｕｌｆａｕｅｏｏｅｃｅｃｅｆｓａｉｌａｅｎｈｍｎｖｓａｒｐｓｄｂｏｓｄｒｕｎｖｓａｅｔｒｓｆｒｓｍｅｄｆｉｎｉｓｏｐｔｉｎｉａ
ｓｕｔｒｌｉｌｒ（ＳＭ）ａｓｓｍｅｔｔｏｓｅｓｇｔｅｑａｉｆｇｏｔｃｄｓｒｄｉｇｓａｄｔｃａｓａｉＳＩｒｕｍｉｔｙｓｅｓｎｈｄｉａｓｓｉｈｕｌｏｅｍｅｉｉｏｔｍｅｎｎｙｔｒｔｅｍａｅｎ

基于人眼视觉的图像质量评价

基于人眼视觉的图像质量评价上周读了Visual Signal Quality和一些基于人眼视觉的质量评价文献，对预处理前的图像质量评价方法有一些想法。

大多数人对图像质量的感觉主要受到图像的亮度、对比度、颜色、清晰度的综合影响。

评价的目的是判断图像是否需要增强，然后对相应指标进行增强处理。

1）颜色方面：我们在描述一件彩色物体时，通常是通过它的色调、饱和度和亮度进行综合评判的。

人眼对亮度较敏感，所以把亮度分离出来，单独判断。

2）亮度：通过原图像与参考图像的亮度对比函数表示原图像偏亮或偏暗。

3）对比度：通过原图像与参考图像的对比度对比函数表示图像是否过度拉伸。

4）清晰度：梯度信息可以很好的反映图像中微小的细节反差和纹理特征变化，因此可以用来评价原图像的清晰程度。

5）权重：由于人眼对亮度、对比度、清晰度敏感，对色差信号的敏感程度偏低。

所以四者分配的权值不同。

6）使用11×11且σ2=1的高斯低通滤波器，对彩色待评价图像进行模糊滤波处理，得到对应的模糊图像，并将其作为参考图像。

流程图：原图像CSIM色度比较函数饱和度比较函数GSIM模式亮度比较函数对比度比较函数梯度比较函数参考图像主要目的：明确原图像具体指标（亮度、色度、饱和度、模糊、对比度）的失真，便于接下来的图像预处理。

书中的一些方法如VIF（视觉信息保真度）、S-CIELAB模型等也能够评价图像的质量，但是不能明确指出图像具体哪方面出现问题，不利于接下来的预处理。

适合最终的质量评价（颜色预处理完成后）。

CSIM算法和GSIM算法步奏如下：1）输入原图像，使用11×11且σ2=1的高斯低通滤波器，对彩色待评价图像进行模糊滤波处理，得到对应的模糊图像，并将其作为参考图像。

2）转换色彩空间RGB-HSI，提取色调H，S，计算色调相似度、饱和度相似度。

3）将彩色图像转换为灰度图像，计算亮度相似度、对比度相似性、梯度相似性。

因为接下来的图像预处理主要是针对图像的亮度、色度、饱和度、对比度、清晰度方面，所以我没有把图像的失真类型都考虑进去。

一种符合人眼视觉特性的全参考图像质量评价方法

关键
词：图像修补质量；全参考评价准则；人眼视觉系统（ＨＶＳ）
文献标志码：Ａ
中图分类号：ＴＰ３９１
随着图像修补技术应用到众多方面，修补后图像的质量好坏逐渐受到重视．修补后图像的质
１ＨＶＳ特性
性的图像质量评价方法，如基于人眼视觉特性的
加权峰值信噪比评价方法方法 … ，文中分析了图
像的亮度、纹理、边缘等影响人眼视觉的特性，并
觉非线性特性．当观察者观察一幅亮度为的图
像，将这幅图像分成两个部分，将其中一部分图像
第３Ｏ卷第９朗２０１３年９月
吉林化工学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＪＩＬＩＮＩＮＳＴＩＴＵＴＥＯＦＣＨＥＭＩＣＡＬＴＥＣＨＮ０Ｌ０ＧＹ
Ｖｏ！．３０Ｎｏ．９
眼视觉特性的图像修补质量评价方法成为近年来
的一个研究热点．
觉非线性衰减、二维视觉敏感度带通和视觉多通
道及掩盖效应．（１）视觉非线性．韦伯定律描述了ＨＶＳ的视
目前，研究人员提出了多种结合人眼视觉特
了较好的评价效果．本文实现了建立在人眼视觉
其中Ｏｔ、为常量．
（２）二维视觉敏感度带通．人眼视觉对比度

一种基于人眼视觉特性的立体图像质量客观评价方法

摘要：通过模拟人眼视觉特性中的对比度敏感函数、多通道效应以及立体感知特性，提出了一种基于人眼视觉特性的立体图像质量客观评价方法。在评价左右图像质量时，利用小波变换模拟人眼视觉特性中的多通道效应，不同空间频带的小波系数按对比度敏感函数进行加权，左右图像质量度量采用Ｃｎｅｒ￣－ａｂｒ离。在评价立体感知时，ａ则通过计算原始与测试左右图像的绝对差值图相似度来实现。其后，通过回归分析将左右图像质量和立体感知评
ＡａｉｓｓｍｅｔｅｈｄｏｔｒｏｃｐｃｍａｅＱｕｌｙＡｓｅｓｎｔｏｆｅｅｓｏｉＩｇｓｔＭＳ
ＢａｅｎＨｕｍａｓｌｓｅｓｄｏｎＶｉｕａｔｍＳｙ
ＷＡＮＧｈｎＡ．ｏｇ，ＹＵＭｅ＇Ｅｉ－，ＰＮＧｏｇｕ，ＷＡＺｎｑＮＧＸｕ，
价结果拟合成为所需的立体图像质量客观评价模型。实验结果表明该模型与主观评价结果具有较好的一致性。
关键词：立体图像质量；人眼视觉特性；立体感知中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标志码：Ａｄｉ０３６／ｉｎ１０ —０Ｘ．１．１２ｏ：１．９．ｓ．０３５１２１．５９ｊｓ０００
ＪＩＡＮＧａ－．ＺＨＯＵｕｎｍｉｇ，ＳＨＡＯｎｇＧｎｇｙｉ’，Ｊ．ｎＦｅ
（．ａｕｔｏｌｏｍｔｎＳｉｃｎＥｇｎｅｉｇＮｎｂｎｖｒｉ，ｉｂ１２１ＺｅａｇＰｏｉｃ，ｈｎ；１Ｆｃｌｎｒａｉｃｅｅｄｎｉｅｒ，ｉｏＵｉｓＮｎｏ３５１，ｈｊｎｒｖｎｅＣｉｙｆｆｏｎａｎｇｅｔｙｇｉａ２ＮｔｎｌｅａＳｆｗｒＮｅｅｈｏｏｙＮａｊｎｎｖｒｉ，ａｊｎ１０３Ｃｉａ．ａｉａＫｙＬｂｆｏｔａｅｗＴｃｎｌ，ｎｉｇＵｉｓｔＮｎｉｏｏｇｅｙｇ２０９，ｈｎ）

基于人眼视觉特性的融合图像质量评价算法

（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｅｎｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００１，Ｃｈｉｎａ）
２０１３年第３期文章编号：１００６ — ２４７５（２０１３）０３－０１８４－０５
计算机与现代化ＪＩＳＵＡＮＪＩＹＵＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ
总第２１１期
基于人眼视觉特性的融合图像质量评价算法
金明举，蒋华伟
（河南工业大学信息科学工程学院，河南郑州４５０００１）
摘要：针对彩色融合图像在人眼视觉Байду номын сангаас性上的表现，分析现有图像融合质量评价方法特点，提出一种基于对比度敏感度
特性加权结构相似度的彩色融合图像质量评价算法。该方法将图像颜色的亮度分量和色度分量分开，首先对图像亮度
量评价。
关键词：对比度敏感度；结构相似度；彩色融合图像；图像质量评价；人眼视觉系统
中图分类号：ＴＰ３９１
文献标识码：Ａ
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－２４７５．２０１３．０３．０４７

uciqe评价方法matlab代码

uciqe评价方法是一种用于图像质量评价的方法，它可以帮助人们评估图像的清晰度和色彩保真度等质量指标。

在进行图像处理或者图像传输过程中，我们经常会遇到需要评价图像质量的情况，这时候uciqe评价方法就可以发挥重要作用。

下面我们将介绍uciqe评价方法的原理和相应的matlab代码。

一、uciqe评价方法的原理uciqe评价方法是基于人眼对图像质量的感知来设计的，它考虑了图像的清晰度、对比度和色彩饱和度等因素。

具体来说，uciqe评价方法使用了人类视觉系统对图像的敏感性，通过计算图像的梯度幅度和像素对比度来评估图像的清晰度；它还考虑了图像的亮度和色彩分布情况，以提高评价的准确性。

uciqe评价方法可以较准确地反映人类对图像质量的感知，因而在许多图像处理应用中得到广泛应用。

二、uciqe评价方法的matlab实现下面我们将介绍uciqe评价方法的matlab实现代码，以便读者在实际应用中进行图像质量评价。

具体的matlab代码如下所示：```matlabfunction uciqe_value = calculate_uciqe(image)读入图像image = imread(image);转换为灰度图像gray_image = rgb2gray(image);计算图像梯度幅度[Gx, Gy] = imgradientxy(gray_image);gradient_magnitude = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);计算像素对比度contrast = std2(gradient_magnitude)^2;计算亮度饱和度brightness_saturation = std2(gray_image)^2;计算uciqe评价值uciqe_value = contrast * brightness_saturation;end```以上matlab代码实现了uciqe评价方法的计算过程，读者只需要将待评价的图像传入calculate_uciqe函数中，便可以得到对应的uciqe 评价值。

一种符合人眼视觉特性的无参考图像边缘质量评价方法

区域的噪声点检测出来，而平坦区域的噪声点利
用传统的边缘检测算子便检测出来．具体的检测
方法如下：
作为参考，只需一幅待评价图像就可以完成
整个评价过程．
对于图像，中的像素点，Ｙ，（，。为（），Ｙ），它的３× 邻域内一个像素点，３若两个像素点满足如公式（）５，４和（）则定这两个像素点为相似像素点，这里非负门限Ａ的取值为ｌ。Ｅ的取值为５，
文献标志码：Ａ中图分类号：Ｐ３１Ｔ９
随着图像处理技术的发展，处理后图像的质
量状况逐渐受到人们的重视．现有的图像质量的
评价方法主要两种，种是具有规范数学公式的一
果既要考虑失真图像的客观因素，同时要兼顾主观因素．近年来，研究人员提出了一些基于人眼视觉
２．５通过逐个分析邻域内所有像素点，检测出不满足相似性判定的像素．常情况下，有失真的图正没
评价算法步骤如下：
输入待评价图像，Ｙ为（），
采用边缘检测算子检测出边缘图像，平坦区域的噪声点直接标定为１．将检测出的边缘图像利用边缘相似形约束条件，选定边缘区域的噪声点并标记为ｌ非噪声点，
第１期１
罗时光，一种符合人眼视觉特性的无参考图像边缘质量评价方法等：
１３０
（．１４＇。０１４￣）］．ｆ
１所示：
（）２
像边缘的所有像素点均满足相似性判定，修补但

图像处理中的图像质量评价算法

图像处理中的图像质量评价算法图像处理是计算机视觉领域中的热门技术之一，其主要目的是对数字图像进行处理和分析，以提取有用的信息，改善图像的质量或实现特定的任务。

在实际应用中，我们经常需要对图像进行质量评价，以衡量处理结果的好坏。

本文将介绍图像质量评价算法中的一些常见方法和技术。

一、人眼主观评价法人眼是最常用的图像质量评价工具之一。

在这种方法中，根据受试者的主观感受，评估图像的质量。

通常，受试者会被要求将图像分为五个等级：极佳、好、一般、差、极差。

然后，将受试者的评分进行统计和分析，获得最终的质量评估结果。

人眼主观评价法的优点是易于理解和使用，可以得到比较准确的结果。

但是，它需要大量的人力和时间，并且只能得到一个相对的质量评估结果，缺乏客观性。

二、均方误差法均方误差法是一种经典的图像质量评价方法，早在上世纪50年代就被广泛应用于图像处理领域。

其核心思想是比较原始图像和处理后的图像之间的像素值之差。

均方误差可以通过以下公式计算：MSE = 1/N * ∑(i=1 to N) (xi-yi)^2其中，N代表像素数目，xi和yi分别表示原始图像和处理后图像中的像素值。

均方误差法的优点是计算简单，易于实现。

但是，它没有考虑视觉系统的感知差异，有时不能反映出人眼的真实感受。

三、结构相似性指数（SSIM）法结构相似性指数（SSIM）是一种模拟人眼感知过程的图像质量评价方法，可以更好地反映人类视觉的敏感性和感知机制。

其基本原理是通过比较两张图像之间的结构相似性来评估图像质量，其中结构相似性是指一组窗口像素之间的互相关系数。

SSIM指数可以通过以下公式计算：SSIM(x,y) = [l(x,y)*c(x,y)*s(x,y)] ^ α其中，l(x,y)、c(x,y)、s(x,y)分别表示亮度、对比度和结构相似性，α是一个权重参数。

SSIM法的优点是可以更好地反映人眼的感知结果，并且与其他评价方法相比，结果更具有客观性和可重复性。

基于视觉注意机制的图像质量评价

第４２卷第５期
２１０２年９月
东南大学学报（自然科学版）
ＪＵＲＡＬＯＯＵＨＡＳＮＩＲＩＹ（ｔｒｌｃｅｃｄｔｎＯＮＦＳＴＥＴＵＶＥＳＴＮａａＳｉｅＥｉｏ）ｕｎｉ
Ｖｏ．２Ｎｏ．１４５Ｓｐ．２２ｅｔ０１
关键词：图像质量；觉感知；觉注意；视视边缘检测
中图分类号：Ｎ１．３Ｔ９１７文献标志码：Ａ文章编号：０１００（０２０４８４０１０ — ５５２１）５）５－５
Ｉａｅｑａｉｙａｓｓｍｅｔｂｓｄｏｉｕｌａｔｎｉｎｍｅｈｎｓｍｇｕｌｓｅｓｎａｅｎｖｓａｔｅｔｏｃａｉｍｔ
ＬＶ，ＳＱ和ＷＩ七种数据库上，ＡＱ算法的整体性能均优于结构相似性（ＳＭ）ＩＥＣＩＱＶＩＭＳＩ算法及其扩展版本ＭＳＳＩ算法， —ＳＭ能更好地体现主客观评价的一致性．－ＳＭ算法需要利用多分ＭＳＳＩ辨率分析工具将待测图像分解为若干子带，其计算复杂度远高于ＶＱ算法．外，Ｉ算ＡＩＭ此ＶＡＱＭ法在这７种数据库上的性能波动均较小，显示出较高的鲁棒性．
ｏｅｓｕｔｒｌｉｌｒｙｍｅｒｃ（ＳＭ）ａｄｉｌ．ｃｌｘｅｓｎ（ＳＳＩ）ｈｏｓｓｎｆｔｔｃｕａｍａｉｔｈｒｓｉｔｉＳＩｎｓｍｕｔｓａｅｅｔｎｉｔｉｏＭ．ＳＭ．Ｔｅｃｎｉｔ．ｅ

基于HVS的主客观图像质量评价方法

模型建立
基于人类视觉系统（HVS）的客观图像质量评价模型，旨在模拟人类对图像质量的感知和评判过程。
特征提取
利用图像处理技术，从原始图像中提取与人类视觉感知相关的特征，如色彩、纹理、结构等。
质量评估
根据提取的特征，结合HVS的特性，采用适当的算法对图像质量进行量化评估。
基于HVS的客观图像质量评价实验
02
HVS基本理论
HVS定义与特性
总结词
HVS（Human Visual System）指的是人类视觉系统，是用于描述人类视觉感知的模型。
详细描述
HVS是一种复杂的生理和心理过程，涉及到眼球结构、神经传导、大脑皮层处理等多个环节。它具有多种特性，包括视觉感知的加性性、视觉感知的非线性、视觉感知的掩蔽效应等。这些特性对于理解人类如何感知和解释图像信息至关重要。
研究内容概述
• 本文将介绍基于HVS的主客观图像质量评价方法的研究现状、主要挑战以及未来的研究方向。首先，我们将概述HVS的基本原理和特性，以及如何将其应用于图像质量评价。接着，我们将详细介绍几种基于HVS的主客观图像质量评价方法，包括全参考、无参考和半参考评价方法。最后，我们将讨论这些方法的优缺点、应用场景和未来的发展方向。
在不同平台和设备上对各种图像质量评价方法进行比较研究，以评估其在实际应用中的性能和可靠性。
结合深度学习技术
拓展应用领域
利用深度学习技术对图像质量进行评价，通过训练大量数据来提高评价的准确性和鲁棒性。
将基于HVS的图像质量评价方法拓展到其他领域，如视频质量评价、医学影像质量评价等，以推动相关领域的发展。
学模型，且不同算法的评估结果可能存在差异。
03

图像质量评价标准

图像质量评价标准图像质量评价标准是指对图像质量进行客观、准确、全面评价的一套标准体系。

图像质量的好坏直接影响着图像的观赏效果和信息传递的准确性，因此图像质量评价标准对于图像处理、图像传输、图像存储等领域具有重要意义。

首先，图像质量评价标准应包括图像的客观评价和主观评价两个方面。

客观评价是指利用计算机和相关软件对图像进行数字化分析，得出一系列客观的评价指标，如图像的清晰度、对比度、色彩饱和度等。

而主观评价则是通过人眼对图像进行视觉感知，从而得出人们对图像质量的主观感受，如图像的舒适度、美观度、真实感等。

其次，图像质量评价标准应具有普适性和可比性。

普适性是指评价标准适用于不同类型的图像，包括自然图像、医学图像、卫星图像等，而不局限于某一特定类型的图像。

可比性是指评价标准能够使不同人或不同时间、不同地点下的评价结果具有可比性，即使在不同条件下进行图像质量评价，也能够得出相对准确的评价结果。

另外，图像质量评价标准应具有科学性和实用性。

科学性是指评价标准应基于科学的理论和方法，能够客观、准确地反映图像的质量。

实用性是指评价标准应具有一定的操作性，能够被广泛应用于图像处理、图像传输、图像存储等实际应用中，为用户提供有效的参考和指导。

最后，图像质量评价标准应不断更新和完善。

随着科技的发展和应用领域的不断拓展，图像质量评价标准也需要不断更新和完善，以适应新的需求和新的技术。

同时，图像质量评价标准的建立还需要与相关领域的专家和用户进行广泛的沟通和交流，以确保评价标准的科学性和实用性。

综上所述，图像质量评价标准是对图像质量进行客观、准确、全面评价的一套标准体系，具有普适性、可比性、科学性和实用性，需要不断更新和完善，以适应不断发展的需求和技术。

希望通过不断努力，能够建立起更加完善的图像质量评价标准体系，为图像处理和图像应用领域提供更好的支持和指导。

fsim指标 -回复

fsim指标-回复什么是FSIM指标？如何计算FSIM指标？FSIM指标是图像质量评价中常用的一种指标，全称为Feature Similarity Index Measure，中文名为特征相似性指数测量。

它是基于人眼视觉感知的图像质量评价指标，用于衡量待测图像与参考图像之间的相似性程度。

FSIM指标的计算方法如下：1. 首先，将待测图像与参考图像分别转换为亮度、对比度和结构三个子带，即使用离散小波变换将图像分解为多个子带。

2. 然后，计算亮度、对比度和结构三个子带的相似性分数。

- 亮度相似性分数的计算使用均方误差（MSE）：MSE = \frac{1}{mn} \sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n}(I(i,j)-R(i,j))^2其中，m和n分别为图像的长和宽，I(i,j)和R(i,j)分别表示待测图像和参考图像在位置(i,j)处的亮度值。

亮度相似性分数LSSIM的计算公式为：LSSIM = \frac{(2\mu_I\mu_R+C_1)(2\sigma_{IR}+C_2)}{(\mu_I^2 +\mu_R^2+C_1)(\sigma_I^2+\sigma_R^2+C_2)}其中，\mu_I和\mu_R分别表示待测图像和参考图像的亮度均值，\sigma_I和\sigma_R分别表示待测图像和参考图像的亮度方差，\sigma_{IR}表示待测图像和参考图像间的亮度协方差，C_1和C_2是常量，用于避免分母为零的情况。

- 对比度相似性分数的计算使用互信息（MI）：MI = H(I) + H(R) - H(I,R)其中，H(I)和H(R)分别表示待测图像和参考图像的亮度直方图熵，H(I,R)表示待测图像和参考图像的联合亮度直方图熵。

对比度相似性分数CSSIM的计算公式为：CSSIM = \frac{(2\mu_I\mu_R+C_1)(2\sigma_{IR}+C_2)}{(\mu_I^2 +\mu_R^2+C_1)(\sigma_I^2+\sigma_R^2+C_2)}- 结构相似性分数的计算使用结构相似度（SSIM）：SSIM = \frac{(2\mu_x\mu_y+C_3)(2\sigma_{xy}+C_4)}{(\mu_x^2 +\mu_y^2+C_3)(\sigma_x^2+\sigma_y^2+C_4)}其中，\mu_x和\mu_y分别表示待测图像和参考图像的结构均值，\sigma_x和\sigma_y分别表示待测图像和参考图像的结构方差，\sigma_{xy}表示待测图像和参考图像间的结构协方差，C_3和C_4是常量，用于避免分母为零的情况。

vdp的计算公式

vdp的计算公式VDP的计算公式是指可视化差异分析（Visual Difference Predictor, VDP）的计算公式，它用于衡量图像或视频的质量差异。

VDP是一种主观质量评价方法，通过模拟人眼的视觉特性和感知机制，来预测人眼对图像或视频的感知质量。

下面我们将介绍VDP的计算公式及其相关内容。

VDP的计算公式主要包括两个部分：空域模型和频域模型。

空域模型用于计算图像的空间域特性，而频域模型则用于计算图像的频域特性。

两个模型的结果最终结合得到VDP的评分。

在空域模型中，VDP计算公式首先将输入图像分解为亮度（luminance）和色度（chrominance）两个分量。

亮度分量是图像的明暗程度，而色度分量则包含了图像的颜色信息。

然后，VDP 计算公式通过计算亮度分量的空间频率和对比度，以及色度分量的空间频率和对比度，来衡量图像的空间特性。

具体计算公式如下：VDP = f(VDP_luminance) + f(VDP_chrominance)其中，f(x)表示将输入值x映射到特定范围的函数。

VDP_luminance表示亮度分量的VDP评分，VDP_chrominance 表示色度分量的VDP评分。

在频域模型中，VDP计算公式利用离散余弦变换（DiscreteCosine Transform, DCT）将输入图像转换到频域。

通过计算频域系数的能量和对比度，以及模拟人眼对不同空间频率的敏感度，来衡量图像的频域特性。

具体计算公式如下：VDP = f(VDP_frequency) + f(VDP_contrast)其中，VDP_frequency表示频域特性的VDP评分，VDP_contrast 表示对比度的VDP评分。

综合空域模型和频域模型的计算结果，即可得到图像或视频的VDP 评分。

VDP评分越高，表示图像或视频的质量越好；反之，评分越低，表示质量越差。

VDP的计算公式基于对人眼视觉特性的研究和理解，因此可以较为准确地预测人眼对图像或视频的感知质量。

基于人眼视觉特性的彩色图像质量评价

基于人眼视觉特性的彩色图像质量评价基于人眼视觉特性的彩色图像质量评价摘要：随着数码图像技术的发展，人们对图像质量的要求也越来越高。

然而，直接依靠主观评价来判断图像质量存在一些不足之处。

因此，基于人眼视觉特性的彩色图像质量评价方法成为了研究的热点。

本文综述了当前相关领域的研究成果，重点探讨了基于人眼视觉特性的彩色图像质量评价方法，并对其优势和局限进行了讨论。

1. 引言人眼是感知外界信息最为重要的器官之一，其视觉特性对图像质量评价具有重要影响。

传统的图像质量评价方法主要基于数学模型和人类主观评价，但这些方法无法准确地预测人眼的感知。

因此，研究基于人眼视觉特性的彩色图像质量评价方法具有重要的理论和实际意义。

2. 人眼视觉特性人眼的视觉特性包括亮度感知、颜色感知和空间感知。

亮度感知是指人眼对图像中不同亮度变化的感知能力。

颜色感知是指人眼对图像中不同颜色之间的差异的感知能力。

空间感知是指人眼对图像中不同空间分辨率的细节的感知能力。

在亮度感知方面，研究表明人眼对低亮度的细节更为敏感，对于高亮度的细节感知能力相对较弱。

在颜色感知方面，人眼对亮度和色度信号的感知有着不同的敏感度，对亮度信号的感知更为敏感。

在空间感知方面，人眼对图像中细节的感知能力随着空间频率的增加而减弱。

3. 基于人眼视觉特性的彩色图像质量评价方法基于人眼视觉特性的彩色图像质量评价方法可以分为两类：客观评价方法和主观评价方法。

客观评价方法是通过计算图像的特征来评价图像质量。

常用的客观评价方法有结构相似性指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）、主观图像质量评价指标（MOS）等。

这些方法利用人眼对图像变化的感知特性来计算图像的失真程度。

主观评价方法是通过人类主观感知来评价图像质量。

这些方法需要大量的实验参与者，通过观察和评分来给图像质量打分。

主观评价方法准确度较高，但实施难度和成本较高。

4. 优势和局限性基于人眼视觉特性的彩色图像质量评价方法具有许多优势。

ssim原理

SSIM的基本原理1. 介绍结构相似性（Structural Similarity，SSIM）是一种用来评估图像质量的指标，它模拟了人眼对图像视觉感知的方式，能够提供更准确的图像质量评估。

SSIM指标是基于三个基本原理构建起来的：亮度相似度、对比度相似度和结构相似度。

2. 亮度相似度亮度（Luminance）是图像的明暗程度，是图像中每个像素的亮度值的平均值。

亮度相似度是通过比较两个图像的亮度信息来评估它们的相似度。

亮度相似度的计算公式如下：L(x,y)=2μxμy+C1μx2+μy2+C1其中，x和y是两个像素；μx和μy是两个像素的亮度均值；C1是一个常数，为避免分母为零。

亮度相似度取值范围为[-1, 1]，值越大表示亮度越相似。

3. 对比度相似度对比度（Contrast）是图像中各个像素之间的差异程度，是图像中像素值的标准差。

对比度相似度是通过比较两个图像的对比度信息来评估它们的相似度。

对比度相似度的计算公式如下：C(x,y)=2σxσy+C2σx2+σy2+C2其中，x和y是两个像素；σx和σy是两个像素的对比度；C2是一个常数，为避免分母为零。

对比度相似度取值范围为[-1, 1]，值越大表示对比度越相似。

4. 结构相似度结构相似度是通过比较两个图像的结构信息来评估它们的相似度。

图像的结构信息包括纹理、形状等。

结构相似度的计算公式如下：S(x,y)=σxy+C3σxσy+C3其中，x和y是两个像素；σxy是两个像素的协方差；σx和σy分别是两个像素的方差；C3是一个常数，为避免分母为零。

结构相似度取值范围为[-1, 1]，值越大表示结构越相似。

5. SSIM的计算SSIM指标是亮度相似度、对比度相似度和结构相似度的加权和。

SSIM的计算公式如下：SSIM(x,y)=(L(x,y))α×(C(x,y))β×(S(x,y))γ其中，α、β、γ是权重系数，用来平衡亮度相似度、对比度相似度和结构相似度的重要性。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

基于人眼视觉的图像质量评价
上周读了Visual Signal Quality 和一些基于人眼视觉的质量评价文献，对预处理前的图像质量评价方法有一些想法。