图像质量评价研究综述

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数字图像质量评价综述

好。单刺激连续质量分级法由评估者在一段时间内连续地观察待测图像并评分，综合分值和评分时间等因
程度。在对数字图像进行压缩、传输、显示等操作时，
由于处理过程、成像系统或传输介质等的影响，会出现
张偌雅，李珍珍
（河南大学计算机与信息工程学院，开封４７５０００）摘要：
数字图像的质量评价是当今图像领域的热点问题，对质量评价的常用方法进行介绍，其中全参考评价方法最成熟，应用也最广泛，无参考评价方法有很好的研究前景。为了得到与人眼视觉系统ＨＶＳ一致性更高的评价结果，对各种方法都在进行不断的完善与改进。概述质量评价方法的相关性能指标，最后就评价方法的进一步发展提出展望。关键词：
观因素的影响。
１主观图像质量评价方法
主观评价方法是用来评价图像质量的最直观的方法，分为绝对评价和相对评价两种。绝对评价没有参考图像，根据已经规定好的评价准则或个人经验对图像做出评价。相对评价主要是在有标准图像时，对图像按质量的好坏进行比较，给出最终的评分值。
量评价对于评价算法的分析比较、系统的性能评估等
方面都有着十分重要的作用。传统方法主要有主观评
价和客观评价两种，近年来，随着图像处理领域的不断发展，对于图像质量评价的研究也受到越来越多的关注，评价的指标和方法得到了更好的发展和完善。

数字电视图像质量评价方法综述

７８广蕾害柳詹窟．、＾，ｖｖｗ．ｃｎ
２０１３年３月月刊总第２５１期
为了满足条件（３）和（５）。应该设置室
内照明。
若ＨＤＴＶ达不到
条件（８）规定值之前，应满足高 ≥ ２８ｏ，宽
性能的优劣及质量的高低，最终应以要测试方法是主观评价。主观评价是观众对电视图像和伴音的质量评价为直接利用观看者对被测系统图像质量
２．１信号源
评价系统信号源一方面直接提供
字电视基本图像质量评价表1数字电视图像质量主观评价观看条件采用双刺激连续质量标度项目sdtv参数值皿t1参数值1观看距离46倍图像高度3倍图像高度不仅需要对被测系统的输2显示屏幕的峰值亮度70cdm2150250cdm23束流截止时屏幕亮度与峰值亮度之比002同左出图像进行现实评分同4暗室中黑电平亮度与峰值亮度之比约o01同左时也要对被测系统的输入5显示器背景亮度与峰值亮度之比约015同左图像进行显示评分其中6室内环境光照明宜低同左输入图像作为评价的基准7背景光和照明光光源的色温d黼同左8背景光部分对观看员的张角高43
（如彩条信号、黑场信号、多波群信号
主观评价系统方框图如图１所价的基准图像信号。对于所评价的电
等）送入被测电视制作播出系统，然示。主观评价结果除了直接与被测系视标准信号源设备，包括评价用显示后通过技术指标（如幅频特性、信噪比、统的性能有关以外，同时还与评价器等都应该采用高质量设备，因为基

自然图像质量评价方法综述

自然图像质量评价方法综述随着数字图像技术的不断发展和应用，自然图像的质量评价方法也逐渐成为了研究的热点。

自然图像质量评价旨在通过一系列的算法和方法对图像的质量进行客观评价，以便更好地实现图像的处理、传输和显示。

本文就自然图像质量评价方法进行综述，包括基于人感知的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法等，希望能够对该领域的研究和应用有所帮助。

基于人感知的自然图像质量评价方法是一种常用的评价方法，其主要思想是通过模拟人的视觉感知过程来评价图像的质量。

这种方法通常包括从感知上显著的特征入手，比如对比度、色彩鲜艳度、锐度等，然后通过一系列的算法和模型来量化这些特征。

在这一方法中，常用的评价指标包括均方误差（MSE）、结构相似性（SSIM）、感知质量评价（PQI）等。

这些指标可以有效地从人的视觉感知角度来评价图像的质量，但它们的缺点也很明显，即不能全面考虑人的主观感受。

二、基于机器学习的自然图像质量评价方法随着机器学习技术的不断发展，基于机器学习的自然图像质量评价方法也逐渐成为了研究的热点。

这种方法的主要思想是通过训练一个回归模型来学习图像的质量评价标准，然后使用这个模型对新的图像进行评价。

在这一方法中，通常使用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等。

通过训练这些算法的模型，并通过大量的图像数据来训练和测试，可以得到一个相对客观的图像质量评价标准。

这种方法也存在着一些问题，比如对训练数据的依赖性较强，以及对特征的选取和提取需求较高。

近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的自然图像质量评价方法也逐渐受到了关注。

这种方法的主要思想是通过构建一个深度卷积神经网络来学习图像的质量特征，然后使用这个网络来对新的图像进行质量评价。

相比于传统的机器学习方法，深度学习方法可以更好地学习到图像的高级特征，从而得到更为准确的评价结果。

目前，基于深度学习的自然图像质量评价方法已经取得了一些令人瞩目的成果，比如使用卷积神经网络（CNN）进行图像质量评价的方法。

自然图像质量评价方法综述

自然图像质量评价方法综述【摘要】自然图像质量评价方法是图像处理领域的重要研究课题。

本文将对自然图像质量评价方法进行综述，主要包括客观评价指标、人类主观评价、无参考图像质量评价方法、基于参考图像的图像质量评价方法以及深度学习在图像质量评价中的应用。

通过对这些方法的综合评估与比较，可以有效地提高图像处理的效率和质量。

在探讨了自然图像质量评价方法综述的重要性，提出了未来研究的方向，并对整个内容进行了总结。

本文旨在为图像处理领域的研究者提供一份全面的参考，促进该领域的发展与进步。

【关键词】自然图像，质量评价，客观评价指标，人类主观评价，无参考图像质量评价，基于参考图像的评价，深度学习，应用，重要性，未来研究方向，总结。

1. 引言1.1 自然图像质量评价方法综述自然图像质量评价方法综述是图像处理领域的一个重要研究方向，它旨在通过一系列客观指标和主观评价方法，对自然图像的质量进行准确评估。

在数字图像处理和计算机视觉领域，图像质量评价是一个关键问题，因为图像质量的好坏直接影响着后续的图像处理和分析结果。

随着科技的进步和应用领域的不断扩大，对图像质量的要求也越来越高。

研究人员提出了各种不同的评价方法，以满足不同场景下的需求。

客观评价指标是一种常用的评价方法，它通过计算图像的各种特征参数来评估图像的质量。

人类主观评价则是一种更贴近人类感知的评价方式，通过人类参与实验来主观评价图像的质量。

无参考图像质量评价方法和基于参考图像的图像质量评价方法也是当前研究的热点。

前者通过分析图像自身的特征来评价质量，而后者则是通过与参考图像进行比较来评估图像的质量。

近年来，深度学习技术的发展也为图像质量评价带来了新的机遇与挑战，许多研究将深度学习应用于图像质量评价中，取得了显著的进展。

自然图像质量评价方法综述对于提高图像处理技术的准确性和实用性具有重要意义。

未来的研究方向包括进一步完善客观评价指标、提高深度学习方法在图像质量评价中的应用效果，以及探索更多针对不同场景的图像质量评价方法。

评价B超诊断图像质量的指标综述

【ｙｗｏｄ】ＢＵｒｓｕｄＩｇｕｉ，ｅｏｕｉｎｒｔ，ｅｅｔｎｄｐｈＢｉｄａｅＫｅｒｓ－ｈａｏｎ，ｍａｅｑａｔＲｓｌｔａｉＤｔｃｉｅｔ，ｌｒａｌｙｏｏｏｎ
１盲区
Ｂ超设备在图像正常显示允许的最大灵敏度和亮度条件下所观测到回波目标的最大深度称为探
如此，的图像质量问题涉及到人类的生命健康及生命繁衍。如何提高图像质量，它尽可能获取真实丰富的人体信息，成为该领域内科学研究和技术攻关的焦点。而影响图像质量的指标就是其中至关便
重要的环节。本文对这些技术参数进行了分析和描述。
ｃｎｍ１ＩａｅｎｗｉｌｓｄＳｈｅｐｏｌｍｆｉｓｉｇｕｌｔｓａｓｃａｅｏｈｍｅｓｈａｔｎｒｈｉｇＨｏｔｍｐｏｅｔｅｏｔ．ｔｈｓｂｅｄｅｙｕｅＯｔｒｂｅｏｔｍａｅｑａｉｙｉｓｏｉｔｄｔｕｎ’ ｅｈａｄｂｉｎ．ｗｏｉｒｖｈｌｔｉｇａｉＯａｏｃｐｔｒｈｅｌＯｔｒａｈｍｅｎｏｍａｉｎｈｓｂｃｍｅｔｅｆｃｆｓｉｎｅａｄｅｈｎｌｇｒｓａｃＡｎｈｍａｅｑｕｔＳｔａｕｅｔｌ．ｅｌｙｓｌ￣ｌｕｎｉｆｒｔａｅｏｈｏｕｓｏｃｅｃｎｔｃｏｏｙｅｅｒｈ１）－３４【】日平．大型医用设备管理现状的分析与思考４蒋对

SAR图像目标检测研究综述

2、基于时域的方法：这类方法主要通过滑动窗口等方式，对SAR图像进行时域分析。这类方法可以更好地抑制斑点噪声，但是计算复杂度较高。
三、典型SAR图像目标检测方法介绍
1、基于SWT（Sliding Window Technique）的方法：这是一种常用的时域分析方法，通过在SAR图像上滑动一个窗口，对窗口内的像素进行统计和阈值判断，以检测目标。
1、传统方法
基于滤波的方法是SAR图像目标检测的常用方法之一。该方法主要通过滤波器对图像进行平滑处理，以减小图像的噪声和干扰，然后利用图像的统计特征进行目标检测。基于边缘的方法则通过检测图像边缘来提取目标信息。该方法主要利用图像边缘的突
变特性来识别目标，但容易受到噪声干扰。小波变换是一种有效的信号处理方法，在SAR图像目标检测中主要用于提取图像的多尺度特征，提高目标的识别精度。
另外，如何将SAR图像目标检测与其他图像处理任务（如图像分割、目标跟踪等）相结合，进一步提高SAR图像的应用价值，也是未来的一个研究方向。
总之，SAR图像目标检测是一个富有挑战性和应用价值的研究领域。未来的研究应不断探索和创新，结合新的技术和方法，进一步提高SAR图像目标检测的性能和鲁棒性，为实际应用提供更为可靠的解决方案。
4、训练策略调整：我们采用了分阶段训练的方法。首先，我们使用大量的无标签数据进行预训练，以增强网络对SAR图像背景和噪声的适应性。然后，我们使用有标签数据进行微调，以使网络能够更准确地检测和识别舰船目标。
5、后处理改进：在目标检测任务中，后处理是关键的一部分。我们提出了一种新的非极大值抑制（NMS）策略，该策略考虑到了SAR图像中舰船目标的空间关系和形状特征。此外，我们还引入了一种新的目标标签修正算法，以解决因SAR图像的分辨率和角度问题导致的目标识别错误。

全参考图像质量评价综述

然后在ＬＩＶＥ和ＴＩＤ２００８数据库上进行实验，对这几种全参考方法进行对比、分析，最后探讨图像质量评价研究
的发展趋势。
关键词：全参考图像质量评价；结构相似性；自然场景分析；特征相似性中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１４）０ｔ一００１３￣１０
Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｇａｖｅａｎｏｖｅｒｖｉｅｗｏｆｔｈｅｆｕ１１ｒｅｆｅｒｅｎｅｅｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ．Ｆｉｒｓｔｌｙ．ｉｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓｂｉｅｒｌｆｙ．Ｓｅｃ．ｏｎｄｌｙ，ｉｔｄｅｓｃｒｉｂｅｄｓｅｖｅｒａｌｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｕ１１ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎｄｅｔａｉｌ，ｓｕｃｈａｓＰＳＮＲ，ＳＳＩＭ，
ＣＨＵＪｉａｎｇ，ＣＨＥＮＱｉａｎｇ，ＹＡＮＧＸｉ — ｃｈｅｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｉｆｎｇ２１００９４，Ｃｈｉｎａ）

评价B超诊断图像质量的指标综述

评价B超诊断图像质量的指标综述This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020评价B超诊断图像质量的指标综述[摘要]医学超声诊断仪在临床上用于疾患和计划生育已得到了肯定，并广泛应用。

正因为如此，它的图像质量问题涉及到人类的生命健康及生命繁衍。

如何提高图像质量，尽可能获取真实丰富的人体信息，便成为该领域内科学研究和技术攻关的焦点。

而影响图像质量的指标就是其中至关重要的环节。

本文对这些技术参数进行了分析和描述。

[关键词] B超伪像图像质量分辨率探测深度盲区1 B超B超成像的基本原理就是：向人体发射一组超声波,按一定的方向进行扫描。

根据监测其回声的延迟时间,强弱就可以判断脏器的距离及性质。

经过电子电路和计算机的处理,形成了我们今天的B超图像。

B超的关键部件就是我们所说的超声探头(probe),其内部有一组超声换能器,是由一组具有压电效应的特殊晶体制成。

这种压电晶体具有特殊的性质,就是在晶体特定方向上加上电压,晶体会发生形变,反过来当晶体发生形变时,对应方向上就会产生电压,实现了电信号与超声波的转换。

2.伪像B超成像过程中形成的伪像包括混响伪像，声像图伪像，镜面伪像（mirrorartifacts），旁瓣伪像，切片厚度伪像等。

混响伪像：是指超声垂直照射到平整的界面如胸壁、腹壁上，超声波在探头和界面之间来回反射，所引起的多次反射。

混响的形态呈等距离多条回声，回声强度依深度递减。

声像图伪像：是指超声显示的断层图像与其相应的客观的解剖断面之间存在的差异。

镜面伪像（mirrorartifacts）：遇到深部的界面，即声阻抗差异较大的平整大界面时，在近侧的结构同时在图像的该界面另一侧出现的伪像。

当肋缘下向上扫查右肝和横膈时，声束遇到膈-肺界面而发生全反射和镜面伪像。

膈下出现肝实质回声（实象），膈上也出现对称性的肝实质回声（虚象或伪像）。

图像质量质量评价

图像质量评价综述摘要：图像质量评价是图像处理领域的研究热点。

本文综合论述了图像质量的主观和客观评价方法，就各自具体的实现方法做了简要的介绍，并分析了各自适用性和存在的问题。

最后进而根据发展趋势和应用需求，对图像质量评价方法的进一步发展提出了若干技术与研究方向的展望。

[关键字]图像质量评价人类视觉系统结构相似度全参考评价部分参考评价无参考评价[abstract]Image quality assessment (IQA) is a hot research area in the field of image processing. In this paper, we discuss the subjective and objective assessment methods of image quality, respectively give a brief introduction of their specific implementation method, and analyses the respective applicability and problems. Finally, the further development of the technology and research directions of the future are proposed based on the trends and application requirements.[keywords]Image Quality Assessment(IQA) Human Visual System(HVS) Structural similarity Full Reference(FR) Reduced Reference(RR) No Reference(NR)，一.引言图像是人类获取信息的重要途径，其所承载的信息远比其它形式的信息更贴切、更丰富。

图像美学质量评价综述

图像美学质量评价综述
张艳;董武;李桐;李业丽;陆利坤
【期刊名称】《北京印刷学院学报》
【年(卷),期】2022(30)7
【摘要】近年来,由于高美学质量图像的需求越来越多,图像美学质量评价成为热门研究课题之一。

深度学习的发展极大推动了图像美学质量评价的发展。

图像美学质量评价常用的数据集有Aesthetic Visual Analysis(AVA)数据集、Aesthetics and Attributes DataBase(AADB)数据集和CUHK-Photo Quality(CUHK-PQ)数据集。

图像美学质量评价的研究方法主要分为两个类型,基于手工设计美学特征的方法与
基于深度学习的图像美学质量评价方法。

基于手工设计美学特征的方法是根据摄影规则或图像内容人工设计美学特征,再利用机器学习方法对图像进行高低质量分类。

基于深度学习的图像美学质量评价方法是用卷积神经网络自动提取图像的美学特征,并对图像进行高低质量分类。

图像美学质量评价用准确率(Acc)、均方误差(Mse)、平均绝对误差(Mae)、中位数绝对误差(Med)来度量模型的有效性。

【总页数】6页(P66-71)
【作者】张艳;董武;李桐;李业丽;陆利坤
【作者单位】北京印刷学院信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.结合美学特征的无参考色调映射图像质量评价
2.基于兴趣点密度加权的图像美学质量评价
3.深度卷积神经网络在图像美学评价的应用综述
4.基于美学质量评价的条件生成对抗网络线稿图像彩色化方法
5.图像美学质量评价模型的可解释性分析
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

全信息图像质量评估研究发展综述

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｗｉｈｄｐｌｎｅｏｍａｉｇｔｃｎｌｇｎｔｅａｔｍａｉｎｓｓｅｔｔｅｗｉｅａｐｉｃｆｉｇｎｅｈｏｏｙｉｕｏｔｙｔｍ，ｉｇｕｌｓｅｓｎｈａｈｏｍａｅｑａｉａｓｓｍｅｔｙｔ
要。全信息图像质量评估是针对目标原始图像和被测图像都已知时的被测图像评估。从历史发展角度系统地
回顾了２世纪６年代以来全信息图像质量评估研究的发展历程和现状，算法的构成角度对代表性的全信００并从
息图像质量评估算法进行了分类与分析。由于图像质量评估函数的性能测定在其研究中具有重要的地位，对于图像质量评估函数的性能测定方案给予了说明。最后，从研究的深入角度上讨论图像质量评估研究的未来发展趋势。
第３４卷
第４期
指挥控制与仿真
ＣｏｕａｄＣｏｔｏ＆Ｓｍｕａｉｎｎｎｎｎｒｌｉｌｔｏ
Ｖｌ．４ＮＯ４０３１．
Ａｕ２０１ｇ．２
２１０２年８月文章编号：７－８９２１）４００－１１３３１（０２０－０１１６
Hale Waihona Puke （．ｉｎｓｔｍａｉｎＲｅｃｎｎｔｕｅＬｉｎｕｇｎ２０６１ＪａｇｕＡｕｏｔｓａｈＩｓｉｔ，ａｙｎａｇ２２０；ｏｔ
２ｈｎｈｉｉｏｇｎｅｉ，ａｇａ２０３，ｈｎ），ａｇａＪｏｎｉｒｔＳｎｈｉ０００ｉＳａＴＵｖｓｙｈＣａ

自然图像质量评价方法综述

自然图像质量评价方法综述自然图像质量评价方法是用来衡量和评价图像质量的技术方法。

随着数字图像技术的发展，图像质量评价在图像处理、图像传输、图像压缩等领域中起着重要的作用。

本文对自然图像质量评价方法进行综述，以帮助读者了解不同的评价方法和其特点。

自然图像的质量评价一般可以分为主观评价和客观评价两类方法。

主观评价是通过人眼观察和主观感受来评价图像的质量，但这种方法需要大量的时间和人力资源，并且易受主观因素影响。

客观评价方法被广泛研究和应用。

客观评价方法根据评价对象和评价标准可以分为全参考方法、无参考方法和准参考方法。

全参考方法是根据原始图像和失真图像之间的差异来评价图像质量，包括PSNR、MSE等指标。

无参考方法是不需要原始图像的信息，只基于失真图像本身来评价图像质量，包括SSIM、VIF等指标。

准参考方法是利用一些局部特征或者图像特征来评价图像质量，包括NIQE、BRISQUE等指标。

PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是最常用的全参考方法，用来衡量失真图像和原始图像之间的峰值信噪比。

这个指标可以很好地评价压缩编码算法的图像质量，但是对于其他类型的失真比如模糊、噪声等，其评价效果并不理想。

SSIM（Structural Similarity Index）是评价图像失真的一种无参考方法，它综合考虑了亮度、对比度和结构信息之间的相似性。

SSIM可以很好地适应于各种不同类型的失真，但是它受到图像内容和尺度变化的影响较大。

VIF（Visual Information Fidelity）是一种评价图像质量的无参考指标，它主要关注图像的信息保真度。

VIF考虑了视觉感知的特征，对一些典型失真如噪声、压缩和模糊等有较好的鉴别能力。

BRISQUE（Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator）是一种无参考图像质量评价指标，它利用感知特征和统计特征来评价图像质量。

无参考图像质量评价综述

无参考图像质量评价综述作者：林海祥,张炘来源：《电脑知识与技术》2009年第28期(1.南昌大学信息工程学院,江西南昌 330029;2.南昌大学科学技术学院,江西南昌 330029)摘要:图像质量评价是图像处理领域的热门研究课题之一。

图像质量评价研究的目标是设计算法,给出和人的主观视觉感受相符合的评价结果。

在客观图像质量评价的几种方法中,由于无参考图像质量评价方法的灵活性,该方法正受到越来越多的关注。

文章首先概述了图像质量评价的相关知识,并从无参考图像质量度量方法和评价算法等角度对无参考图像质量评价进行分析,最后概括了无参考图像质量评价发展的现状及其发展趋势。

关键词:无参考;主观视觉;图像质量度量;图像质量评价;图像处理中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)28-8043-04A Survey of No Reference Image Quality AssessmentLIN Hai-xiang1, ZHANG Xin2(rmation Engineering College of NanChang University, Nanchang 330029, China;2.Science and Technology College of NanChang University, Nanchang 330029, China)Abstract: Image quality assessment is one of the most popular research issues in the field of image processing. Its objective is to design algorithms which can give the objective evaluation results that in line with the human’s subject perception. With good flexibility, no reference image quality assessment is being given more and more attention. Firstly, the related knowledge about image quality assessment is summarized. Then, the measurement and the assessment of the no reference image quality are analyzed. At last, its status quo and the trends of future research is summarized.Key words: no reference; subject perception; image quality measurement; image quality assessment; image processing图像是人类获取信息的重要途径,其所承载的信息远比其它形式的信息更贴切、更丰富。

SAR图像质量评价综述

SAR图像质量评价综述王哲远;李元祥;郁文贤【摘要】由于特殊的成像方式,SAR图像与光学图像相比有许多不同特性,使得如何定量分析其图像质量水平成为难点,并严重影响SAR图像的应用.为此,在广泛文献调研的基础上,该文对SAR图像质量的主客观评价方法以及最新研究进展进行综述,以期更好地指导SAR图像解译工作.客观评价方面,对基本的评价指标进行了全面的归纳与总结,重点介绍以应用适合度为代表的综合客观评价方法,并讨论借鉴可见光、红外图像质量评价的SAR图像评价方法.主观评价方面,对主流的美国国家图像解译度分级标准指标的研究现状进行详细的归纳与总结.最后,分析当前SAR图像质量评价存在的问题,指出了该领域的发展趋势.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2016(031)005【总页数】10页(P1-10)【关键词】合成孔径雷达;图像质量;客观评价;主观评价;NIIRS【作者】王哲远;李元祥;郁文贤【作者单位】上海交通大学,上海200240;上海市智能探测与识别重点实验室,上海200240【正文语种】中文【中图分类】TP753合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)作为国际雷达遥感领域的研究热点之一，其图像解译一直比较困难，一方面是因为它有较强的目标方位敏感性，另一方面是因为它的图像质量问题较为特殊。

SAR 图像的质量受两方面因素的影响，一类来自 SAR 系统自身，包括雷达系统、校正系统、成像算法等。

与光学图像不同，SAR图像反映的是物体对于电磁波的后向散射系数，因此具有强烈的斑点噪声，还具有重影、非均匀增益以及运动模糊等特有的质量问题。

另一类与地物目标及其所在场景有关，包括目标的几何形状、运动速度、介电常数等[1]。

SAR图像质量与SAR 图像解译算法的性能紧密相关，不同质量的SAR 图像可相应地完成目标发现、识别、确认和描述等不同级别的解译任务。

因此，对SAR 图像进行质量评价是一项具有重要意义的基础性工作，不但用于确定图像信息的可用性，指定所需解译度的图像质量，便于以解译度为依据进行相关图像的收集与管理，还可以帮助设计与评估未来的SAR 成像系统，评估传感器的性能等。

视频图像质量评价综述

常用的视频图像质量评价主观评价方法有双刺
激连续质量标度法、双刺激损伤标度法和单刺激连
视频图像的质量进行评价，而确定视频系统性能进
的好坏，而损伤评价是在经过多个处理环节后再对
续质量评价法。所有这些主观评价方法都有自己的
对目前比较常用的均方误差法、噪比法、值信噪比方法、信峰均方根误差方法和基于ＨＳ模型视频图像质量客观评Ｖ
价法也进行了分析和论述。客观评价方法建立在数学模型基础上，具有操作简单、算速度较快、且能够嵌入到计并
中国人民公安大学学报（自然科学版）
２１０２年第１期Ｎ．０２ｏ１２１
）
总第７期Ｓｍ１１ｕ７
视频图像质量评价综述
王蓉李志李丽华一，，，
（．国人民公安大学安全防范系，京１０３；１中北００８２中国人民公安大学安全防范技术与风险评估公安部重点实验室，京１０３；．北００８３浙江警察职业学院，江杭州．浙３０１）１０８
到接收端，这些处理环节的优劣都会影响到最终的图像质量。视频监控系统的使用很大程度上依赖视频图像的质量，以图像质量评价方法是图像工程所的一个重要研究方向。图像质量通常指图像的逼真度和图像的可懂度，图像的逼真度是被评价图像与标准图像问细节方面的差异，像可懂度是图图

视频会议画面质量评价方法综述

视频会议画面质量评价方法综述张杰良，蒋未芳，王欣，赵亮（中国人民解放军61416部队，北京市100036）摘要：视频会议画面质量评价的目标就是设计算法，给出一种和人的主观视觉感受相符合的客观评价方法，在视频会议保障中具有非常重要的意义。

针对视频会议画面质量评价，详细介绍了主观、客观评价方法，分析了衡量评价方法的定量指标，最后总结了视频会议画面质量评价方法的发展趋势。

关键词：视频会议；质量评价；全参考；半参考；无参考Survey of Video Conference Image Quality AssessmentZHANG Jie-liang，JIANG Wei-fang，Wang Xin，ZHAO Liang（Unit 61416 of PLA, Beijing 100036）Abstract：The goal of video conference image quality assessment is to design algorithms which can give the objective evaluation results that accords with human’s subjective visual perception, video conference image qu ality assessment is very important in video conference application. According to the of the video conference image quality assessment, introduced the subjective evaluating methods and objective evaluating methods in detail, analyzed the quantitative criterions for evaluating the performance of these assessment methods, summarized the trends of future research at last.Keywords：Video Conference; Quality Assessment; Full Reference; Reduced Reference; No Reference0 引言视频会议系统的应用越来越广泛，已经深入到我们的日常工作中。

图像质量评价-辩证法的应用

摘要本文主要结合自己目前的研究方向图像处理的相关知识与辨证法相结合，研究对图像进行评价分析过程中的辨证法的运用。

图像质量评价是一个经典的研究课题，其目标是设计算法，给出和人的主观感受相一致的评价值。

在许多图像处理的应用领域中图像质量评价算法都具有重要意义。

目前已提出多种评价算法，本文对这些算法进行综述。

首先描述图像质量的主观评价方法，它给出科学、稳定的主观评价值；其次对各种客观评价算法进行分类介绍，重点探讨了各类算法的思路及特点；然后详细描述了衡量算法性能的定量指标；最后总结了图像质量评价算法研究的发展趋势。

关键词：图像处理、辩证法、图像质量评价自然辩证法作业1 AbstractThis article is mainly combined with the direction of current research related to image processing knowledge and dialectical combining research in the use of dialectic in the process of evaluation and analysis of the image. Image quality assessment is a classical research issue. It aims at an evaluation consistent to human's subject perception and is very important to numerous image processing applications. Currently ,many image quality assessment algorithms have been proposed. In this paper,we give an overview. Firstly,we present the subject evaluating method which offers scientific and stable appraise value. Secondly,objective image quality assessment algorithm are classified and introduced with emphasis on their nature and characteristic.Then ,the quantitative for evaluating the performance of these algorithms are described in details.At last,we summarize the trends of future research. Key words: Image processing；Dialectic；Image quality assessment；《自然辨证法概论》的实际应用图像质量评价——辨证法应用一．引言恩格斯说：“一个民族想要站在科学的最高峰，就一刻也不能没有理论思维。

自然图像质量评价方法综述

自然图像质量评价方法综述随着数字摄影技术的飞速发展，人们在日常生活中越来越依赖于数字图片的记录和表达。

而自然图像质量评价方法的研究，也变得越来越重要，因为这可以帮助人们更好地理解和评价图像的质量，提高图像的表现力和美观度。

本文将对自然图像质量评价方法进行综述，介绍不同的评价标准和方法，并分析其优缺点，为相关领域的研究提供一定的参考。

一、自然图像的质量评价标准自然图像的质量评价标准主要包括了几个方面：清晰度、对比度、色彩饱和度、细节表现等。

1.清晰度清晰度是评价一张图像质量的重要指标之一，它直接影响着图像的观感和表现力。

清晰度不仅与图像的分辨率有关，还与图像的细节表现、边缘清晰度有关。

2.对比度对比度是指图像中不同区域亮度的区分度，它直接影响了图像的视觉效果。

对比度高的图像会让人感觉更加鲜明，对比度低的图像则会有一种柔和的质感。

3.色彩饱和度色彩饱和度是指一幅图像中色彩的鲜艳程度，它会直接影响图像的色彩表现和观感。

对于大部分的自然图像来说，适当的色彩饱和度可以让图像更具有生动感和截止力。

4.细节表现1.客观评价方法客观评价方法是指利用一系列的数学模型和算法，通过对图像的特征和参数进行分析，来评价图像质量的方法。

这种方法对图像的不同特征进行量化，从而得到一个客观的评价指标。

目前比较常用的客观评价方法包括均方误差（MSE）、结构相似性指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）等。

主观评价方法是利用人的主观感受和评价来进行图像质量的评判。

这种方法通常通过实验的形式，让被试者对图像进行评价，从而得到图像的主观评分。

主观评价方法更加直观和真实，但是需要大量的人力物力，且受到个体差异的影响。

客观评价方法通过对图像各种特征进行量化，可以得到一个客观的评价指标，这有利于图像质量的自动化评价和处理。

而且客观评价方法可以帮助快速发现图像质量的问题，提高图像处理的效率。

但是客观评价方法也有一定的局限性，因为它无法直接反映人的主观感受，有时候评价结果和实际效果会有一定的偏差。

自然图像质量评价方法综述

自然图像质量评价方法综述自然图像是我们生活中最为常见的一种图像，不论是拍摄日常生活中的照片还是参加摄影比赛，大多数人通过摄影来表现和记录自己的生活。

因此，自然图像的质量评价一直是数字图像处理领域的研究热点之一。

自然图像质量评价可以分为主观和客观两种方法。

主观评价主要通过实验让人们直接观看图片并评价质量，而客观评价则是通过计算机算法对图像进行评价。

主观质量评价的优点是其直接反映了人眼感知的质量。

主观评价通常使用双重卡方检验、多组主观评分等方法。

客观质量评价的优点是其可以使用自动化方法进行快速的评价，并且具有比主观方法更高的重复性和可靠性。

常见的客观评价方法包括PSNR、SSIM、MSE等。

1、PSNRPSNR是最简单的评判标准之一，主要用于图像压缩领域的评价。

该方法通过计算原始图像和压缩图像之间的均方误差来量化图像质量。

尽管PSNR方法简单易用，但是它不是人眼感知质量的一种很好的度量方法，并且在某些情况下很容易误导用户。

2、SSIMSSIM是一种比PSNR更为优秀的客观图像评价方法。

其主要是通过分析图像的结构信息、亮度和对比度特征来评价图像的质量。

SSIM的评价结果更接近于人眼感知的结果，因此被广泛使用于图像及视频领域的评价。

3、MSE4、VIFVIF是一种全参考的图像质量评价方法。

该方法主要采用提取图像中的结构信息和纹理特征，来评估图像的质量。

VIF的评价结果比较准确，并且在图像质量自动评价中具有更好的性能。

5、NQM三、总结综上所述，自然图像质量评价是一个复杂的问题，其涉及到图像处理、计算机视觉等多个领域。

在实际应用中，我们通常需要综合多个评价方法来评估图像的质量。

未来，我们还需要更加深入研究并开发更为准确的自然图像质量评价方法，以更好地满足我们的需求。

遥感图像质量检测综述

遥感图像质量检测综述摘要：质量检测是遥感图像信息可用性的重要保证，且贯穿于遥感数据应用的整个阶段。

本文主要针对遥感图像的处理流程中的原始图像接收、图像预处理、图像信息提取三个阶段进行质量检测的研究。

同时具体分析了最后一阶段质量检测中常用的四种检测方法，为后续的研究奠定基础。

关键词：遥感；处理流程；不确定性；精度评价；质量检测1.绪论随着遥感卫星技术与信息技术的飞速发展，遥感图像的获取取到越来越多、获取速度越来越快捷，现在半天的数据获取量就达到了过去将近一年的获取量。

随着数据的爆炸性增长，劣质数据也随之而来，数据可用性受到严重影响。

众所周知，数据的质量决定了信息的可用性，因此对遥感图像的质量检测就越发显得重要[1]。

任何信息产品最终都要服务于社会发展，遥感图像更不例外。

遥感图像从获取需到可应用的专题图中间主要还包括原始图像获取、预处理和信息提取3个方面。

遥感图像的质量检测是贯穿于这整个过程，只有每一步都保证其相应的质量后才可能生成一幅可用的专题产品。

其中可能存在的质量问题简要介绍如下：（1）原始的遥感图像主要针对其辐射质量的检测，具体面临的质量问题是噪声过多和云量。

噪声的存在降低了图像的质量，有时甚至会完全掩盖数字图像中真正的光谱信息。

在光学遥感中，云覆盖是造成遥感数据可用性降低的重要因素，云量的存在则直接遮掩了地物的光谱信息，导致一景图像失去其可用性。

因此云量检测是遥感影像辐射质量评价的重要内容之一。

（2）图像的预处理阶段主要包括几何校正、图像融合、剪裁镶嵌等操作。

几何校正是为了使两幅或多幅图像的几何坐标相对应，是后续一系列的图像处理的基础，校正的质量将会影响后续所有过程集产品。

如果校正不准确轻则导致图像质量降低，重则导致图像间的操作不能进行。

图像融合是为了获取更丰富的图像信息以便于图像分类、信息提取等操作，一般由低分辨率多光谱信息的影像与高分辨率低光谱信息的影像融合，紧随几何校正进行。

如果融合效果较差会使图像中包涵的可用信息降低，不利于信息提取等最终操作。