图像分析报告模板

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图像质量评价的方法分为主观评价和客观评价两种方法。主观图像评价方法是根据人眼的视觉系统感知图像质量的好坏。此方法是图像质量评价最直接、有效的方法。但是主观评价方法的主体是人，所以不可避免的存在很多主观因素的影响。例如，人当时的情绪，自己的经验，观察环境等。这种方法的评价效率低，代价高，确定性差，实时性差，不能直接应用于图像处理系统。

客观图像评价方法是通过建立数学模型，计算降质图像相对于原始图像的失真程度。客观评价方法的主体是机器，所以其操作简单，系统稳定，可移植性好。客观图像评价方法主要分为全参考图像质量评价，半参考图像质量评价和无参考图像质量评价三种类型。其中全参考图像质量评价方法研究时间最长，发展较为成熟。

传统的全参考图像质量评价方法主要是采用均方误差MSE(Mean Square Error)和峰值信噪比PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)。它们计算失真图像与原始图像之间的信号误差，误差越小，失真图像与原始图像越接近，图像的质量就越好。其数学表达式为：

MSE=■∑■■∑■■2 (1-1)

其中a(i，j)和■(i，j)分别表示原始图像与失真图像中对应的灰度值或色彩值。

M*N表示图像的像素总个数。

PSNR=10lg (1-2)

其中L表示图像的灰度范围，一般情况下取值为255。

(1-1)和(1-2)的两种方法基于图像像素灰度值进行统计和均值计算，虽然效率高、实现简单，但是却忽略了人眼的视觉特点，因而不能准确的反映出图像的质量，存在明显的不足。在图1中，信号1和信号2分别与原始信号进行均方误差计算，计算结果相同。但在人眼看来，信号1明显比信号2更接近原始信号。

由于图像的最终接收者是人的视觉系统，而传统的图像质量评价方法忽略了人类视觉特性。因此为了得到更加准确的图像质量评价方法，人们根据HVS(Human Visual System)人眼视觉系统理论，提出了与感知图像失真比较接近的评价方法。

Zhou Wang等人认为人眼的视觉特性主要是提取背景中的结构信息，并以此提出了基于结构相似度信息的图像质量评价方法SSIM(Structural Similarity Image Measurement)。

1 SSIM结构相似度

SSIM(X，Y)=a*β*γ (1-3)

其中α、β、γ>0，这三个参数对亮度、对比度和结构信息进行调整。

x，y分别为原图像和重建图像中对应的位置的块。

2 MSSIM平均结构相似度

在实际使用SSIM计算时并不是直接将原图像和失真图像的结构进行比较，而是将两幅图像用相同大小的滑动窗口进行互不重叠的分块。假设分块的总数为N，考虑到窗口的形状会对分块造成影响，所以采用高斯加权计算每个窗口的均值，方差及协方差，然后利用公式⑥计算出图像对应块的SSIM(x，y)，再对结果取平均值，得出图像的平均结构相似度MSSIM。

MSSIM(x，y)=■∑■■SSIM(xj，yj) (1-4)

考虑到图像中像素灰度变化程度对视觉效果的影响，提出了一种加权的结构相似度WSSIM。