红外图像像质评价方法概述

红外图像像质评价方法概述
摘要：红外图像在获取、存储和传输等过程中不可避免地会发生退化现象，对红外成像制导、机载光学成像吊舱和民用视频监控等应用造成了严重的影响。

而为了对退化图像进行有效复原，需对图像退化程度进行准确评价。

因此在军事及民用中为了能够获取清晰图像，有必要研究红外图像的质量评估问题。

关键词：图像质量；主观评价；客观评价
0 引言
图像质量的含义主要包括两个方面：图像的逼真度和图像的可懂度。

图像质量直接取决于成像装备的光学性能、图像对比度、仪器噪声等多种因素的应影响，通过质量评价可以对影像的获取、处理等各环节提供监控手段。

为了对图像处理的各个环节进行合理评估，图像质量评价的研究已经成为图像信息工程的基础技术之一。

目前人们对人类视觉特性仍没有充分理解，特别是对人眼视觉的心理特性还难以找出定量的描述方法，因此图像质量评价还有待深入研究。

目前，图像质量评价从方法上可分为主观评价方法和客观评价方法，前者凭借试验人员的主观感知来评价对象的质量，后者依据模型给出的量化指标，模拟人类视觉感知机制来衡量图像质量。

1 图像质量主观评价方法
在图像质量评价中主观评价就是让实验者在一定的实验环境中，遵照规定好的评价规则来根据各自主观感受来对图像进行评判并给出打分。

接着设计实验者对所有得到的质量评价分数进行相应的归一化处理，在剔除错误打分后得到的最终结果就是所需要的主观评价值。

目前比较主流的图像主观评价方法是平均主观分数法（Mean Opinion Score，MOS）和差分平均主观分数法（Differential Mean Opinion Score，DMOS）。

MOS值越大则说明图像的质量越好，DMOS与MOS正好相反，DMOS的值越大则说明图像的质量越差。

图像质量主观评价按照设计实验的不同可以总体分为两类：绝对性方法和相对性方法。

绝对性方法是先对实验者讲明评价规则，然后逐步给出待测图像，由实验者根据自身的主观感觉给出质量评分。

在评分的过程中有时也可以穿插一些标准图像作为后续评价的参考，加深实验者对原始自然图像质量的印象。

相对性方法则是一次性提供实验者一组图像，然后让实验者根据组内图像之间的对比差异给出评价分数。

在国际电信联盟（ITU）的主观质量评价标准中涉及到了多种
实验设计方法[1]，最常用的方法主要有双激励型损伤分级法、双激励连续型质量分级法、单激励方法。

1.1 双激励型损伤分级法
双激励型损伤分级法（Double-stimulus Impairment Scale, DSIS）是让实验人员在主观评价的过程中观看不同的图像对，每个图像对包含原始图像和合成退化图像，并且每次观看时各类退化图像都在原始图像之后出现，实验者按照要求凭借自身主观感受用对图像对中的退化图像进行评分。

在实验的过程中原始图像和合成退化图像可以穿插着重复出现，虽然这样会明显增加实验时间，但是对那些由于退化程度比较小而评分易出现问题的图像会有更高的准确度。

1.2 双激励连续型质量分级法
双激励连续型质量分级法（Double-stimulus Continuous Quality-scale,DSCQS）是让实验人员在主观评价的过程中观看多组由原始图像和合成退化图像所构成的图像对。

但与双激励型损伤分级的方法不同的是，原始图像和各类退化图像并不是按前后顺序出现的，并且实验对象需要对图像对中的所有图像都进行评分而不是仅对退化图像评分。

实验开始时需要先将图像对显示多次以使得实验者形成对原始图像和退化图像的大致印象，接着再对待测图像进行主观评分。

1.3 单激励方法
单激励方法（Single-stimulus Methods,SSM）是让实验者观察多个实验图像，实验图像的出现顺序对不同的实验者而言是随机的。

实验者只需要不断观看测试图像并进行评分。

该方法在具体实现时根据是否重复出现实验图像又可以分为两类子方法。

单激励方法实现难度较小，速度也比较快。

1.4 主观质量评价优缺点
图像的主观评价方法的优点是能够真实的反映图像的直观质量，评价结果可靠，无技术障碍。

但是主观评价方法也有很多缺点，比如要对图像进行多次重复实验，无法应用数学模型对其进行描述，从工程应用的角度看，耗时多、费用高，难以实现实时的质量评价。

在时间应用中，主观评价结果还会受观察者的知识背景、观测动机、观测环境等因素的影响。

此外，主观质量评价无法应用于所有场合，如需要进行实时像质评价的领域。

2图像质量客观评价方法
图像客观评价方法[2,3]评价图像质量是通过建立数学模型评价图像质量的优劣。

客观评价方法根据是否有参考图像分为：全参考、无参考和半参考图像质量评价。

全参考图像质量评价是在有原始图像所有信息作为参考的情况下进行图像质量评价，无参考图像质量评价方法是没有原始图像的任何信息，只能根据待评价图像本身的信息进行质量评价。

半参考质量评价指的是提供原始图像的部分信息或特征的情况下，进行图像质量评价。

目前国内外常用的客观评价方法有以下几种：
2.1 峰值信噪比(PSNR)
对待评价图像与原始图像进行计算，计算方法如式（2-1）所示：
(2-1)
(2-2)式中——峰值信噪比；——待评价图像与原始图像的均方差；——待评价图像灰度矩阵行数；——待评价图像灰度矩阵列数；——像素点的灰度值最大值。

该算法因其简单易行而得到广泛应用，峰值信噪比没有考虑图像的内容，只是从数学角度表示失真图像的失真程度，而没有反映出图像的内容结构等信息的失真程度。

2.2 方差法
方差法是指统计图像的方差，是一种统计量，方差能够反映图像的对比度，图像方差越大，其对比度就越大，方差法具体操作方法如式(2-3)所示：
(2-3)
式中——图像灰度矩阵的行列数；——像素点的灰度值；——图像灰度的均值。

方差法因为其计算简单而受到广泛的应用，但由于其统计结果与图像的噪声相关甚大，因此该方法需进一步改进。

2.3 分辨率
分辨率指的是空间探测器最终获得图像分辨物体细节的能力，常用的测量方法是在地面搭建分辨率测试板，对该测试板成图像，分辨率就是图像上能够分辨的最小线对数。

该方法简单易行，但是测试板是单一目标并不能够代表所有场景进行像质评价，而且随着拍摄时间不同其结果可能受到很大影响。

2.4 其他单一图像统计特征
除上述介绍的峰值信噪比和图像功率谱外还有很多其他的图像统计特征用来表示图像质量评价，如噪声、灰度均值、梯度信息、信息熵、边缘能量等都是比较常用的图像特征。

但是这些物理量没有很好的将图像的信息与成像链路和实际图像应用结合起来，所以评价的结果反馈信息给成像链路进行优化设计比较困难。

上述图像质量评价方法，有一些是从单一降质考虑图像质量的，有一些是从多种降质因素考虑图像质量，但没有区分各降质因素分别对图像质量的影响，有一些是从自然图像统计规律角度进行图像质量评价的，评价结果较好，但是将自然图像统计规律应用到测绘图像评价的研究较少。

3 结束语
本文对现行图像质量评价方法进行了总结，从主观评价和客观评价两方面分别介绍了主流的像质评价方法，列举出了国内外通行、常用的客观评价方法。

可为修理过程中图像质量判定提供一定的理论基础，有助于综合评价产品成像性能。

4 参考文献
[1] Assembly ITU Radio communication. Methodology for the subjective assessment of the quality of television pictures[M].International Telecommunication Union,2003
[2] Leachtenauer J C. Objective quality measures assessment[C]//AeroSense 2002.International Society for Optics and Photonics,2002:9-16Fiete,R.D,'Image Quality and FN/p for Remote Sensing System,'Opt.Eng.38,1229-1240(1999)
[3] Fiete R D. Image quality and FN/p for remote sensing system[J].Optical Engineering,1999,38(7):1229-1240。