視覺信息質(zhì)量評價方法

前言

　　在當(dāng)今信息數(shù)字化時代，隨著傳感器技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)的不斷發(fā)展，人們可以通過各種途徑方便地獲取圖像和視頻等視覺信息。因此，各種影像采集、處理和分析系統(tǒng)應(yīng)運而生。在我們的日常生活中，不難發(fā)現(xiàn)數(shù)碼相機、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、家庭影院、視頻點播、指紋門禁、虹膜識別，以及醫(yī)院的CT、MR、CR等放射影像，可以說我們已經(jīng)進入了一個影像時代?！　∷杏跋竦淖罱K受體是我們的眼睛，不論是圖像的清晰與否、視頻中的噪聲強弱，還是色彩的鮮艷程度、灰度的對比度高低，所有影像中的瑕疵都逃不過人們的眼睛。因此，人眼成為影像采集、處理、分析等系統(tǒng)質(zhì)量評價的重要依據(jù)。然而，隨著影像系統(tǒng)的不斷增加，面對浩如煙海的圖像和視頻信息，人們已經(jīng)是無能為力。能否根據(jù)人眼視覺系統(tǒng)的特性建立影像質(zhì)量評價模型，然后讓機器代替人來監(jiān)控這些影像系統(tǒng)，將是一項非常有意義的工作?！　”M管目前已經(jīng)有一些簡單的視覺信息質(zhì)量評價測度，如峰值信噪比、均方誤差等，但是還遠遠不能滿足生活和生產(chǎn)的需要。一方面，這些方法的評價結(jié)果與人類的視覺感受相差甚遠；另一方面，現(xiàn)有的評價方法還必須依賴原始影像作為參照。為了仿照人眼視覺系統(tǒng)設(shè)計更為合理、可靠的影像質(zhì)量評價測度，很多學(xué)者投身這一領(lǐng)域，也取得了相當(dāng)?shù)难芯窟M展。

內(nèi)容概要

　　視覺信息質(zhì)量評估是影像工程的重要研究分支，在圖像處理、圖像分析、圖像理解、計算機視覺和模式識別等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，也是近年來重要的理論研究熱點。本書系統(tǒng)地講述了圖像和視頻質(zhì)量評價的基本理論和經(jīng)典方法，闡明了本領(lǐng)域研究的前沿課題及許多開放性的問題，介紹了一些最新的研究成果。主要內(nèi)容有： 圖像質(zhì)量主客觀評價方法的研究進展、人類視覺系統(tǒng)、全參考型圖像質(zhì)量評價方法、部分參考型圖像質(zhì)量評價方法、無參考型圖像質(zhì)量評價方法、視頻質(zhì)量客觀評價方法、視覺信息質(zhì)量主觀評價方法、視覺信息質(zhì)量評價的應(yīng)用系統(tǒng)，最后是總結(jié)與展望。 　　本書可以用作有關(guān)領(lǐng)域研究人員和工程技術(shù)人員的參考資料和手冊，也可作為理工科大學(xué)通信與信息系統(tǒng)、信號與信息處理、模式識別與智能系統(tǒng)、計算機科學(xué)與技術(shù)、自動控制等專業(yè)博士生、碩士生及高年級本科生的教材。

作者簡介

　　高新波，男，博士，教授，博士生導(dǎo)師。分別于1994、1997和1999年在西安電子科技大學(xué)獲得學(xué)士、碩士和博士學(xué)位。1997～1998年在日本靜岡大學(xué)計算機科學(xué)系進行博士生聯(lián)合培養(yǎng)；　2000～2001年在香港中文大學(xué)訊息工程系多媒體實驗室做博士后研究。2004年入選教育部新世紀(jì)優(yōu)

書籍目錄

第1章　緒論　1.1　圖像及其質(zhì)量評價　1.2　圖像質(zhì)量的主觀評價方法　1.3　圖像質(zhì)量的客觀評價方法　　1.3.1　基于原始圖像的分類方法　　1.3.2　基于具體應(yīng)用的分類方法　　1.3.3　基于人類視覺特性的分類方法　1.4　本書的章節(jié)安排　參考文獻第2章　人類視覺系統(tǒng)　2.1　人類視覺研究概況　2.2　人類視覺生理學(xué)特性　　2.2.1　光學(xué)處理　　2.2.2　視網(wǎng)膜處理　　2.2.3　外側(cè)膝狀體處理　　2.2.4　初級視皮層處理　2.3　人類視覺心理學(xué)特性　　2.3.1　視覺的組織性　　2.3.2　視覺的相對性　　2.3.3　視覺的選擇性　　2.3.4　視覺的整體性　　2.3.5　視覺的恒常性　　2.3.6　錯視現(xiàn)象　　2.3.7　眼球微動與視覺注意　2.4　人類視覺心理物理學(xué)特性　　2.4.1　亮度特性　　2.4.2　對比敏感度函數(shù)　　2.4.3　對比度掩膜　　2.4.4　時域掩膜　2.5　本章小結(jié)　參考文獻第3章　全參考型圖像質(zhì)量評價方法　3.1　全參考型圖像質(zhì)量評價方法簡介　3.2　基于人類視覺系統(tǒng)的仿生學(xué)方法　　3.2.1　Daly模型　　3.2.2　Lubin模型　　3.2.3　Safranek—Johnson模型　　3.2.4　Te0—Heeger模型　　3.2.5　Watson離散余弦變換模型　　3.2.6　Watson小波變換模型　3.3　基于系統(tǒng)理論的工程學(xué)方法　　3.3.1　PQs模型　　3.3.2　NQM和DM模型　　3.3.3　Fuzzy模型　　3.3.4　SVD模型　　3.3.5　VSNR模型　　3.3.6　VIF模型　　3.3.7　SSIM模型　3.4　基于圖像內(nèi)容的質(zhì)量評價方法　　3.4.1　結(jié)構(gòu)信息提取　　3.4.2　圖像區(qū)域分類　　3.4.3　數(shù)量信息融合　　3.4.4　實驗結(jié)果與分析　3.5　本章小結(jié)　參考文獻第4章　部分參考型圖像質(zhì)量評價方法　4.1　部分參考型評價方法簡介　4.2　典型的部分參考型評價方法　　4.2.1　基于降質(zhì)特征提取的方法　　4.2.2　基于諧波強度的方法　　4.2.3　基于小波域自然圖像統(tǒng)計模型的方法　　4.2.4　基于特征嵌入的方法　　4.2.5　針對彩色圖像的評價方法　　4.2.6　基于多尺度幾何分析的方法　4.3　本章小結(jié)　參考文獻第5章　無參考型圖像質(zhì)量評價方法　5.1　無參考型評價方法簡介　5.2　基于幾何特征的無參考型圖像質(zhì)量評價方法　　5.2.1　失真類型　　5.2.2　針對塊效應(yīng)的圖像質(zhì)量評價　　5.2.3　針對模糊的圖像質(zhì)量評價　5.3　基于Wavelet域統(tǒng)計特性的自然圖像質(zhì)量評價方法　　5.3.1　自然圖像的統(tǒng)計特性　　5.3.2　Wavelet域圖像質(zhì)量評價方法　5.4　基于Contourlet域統(tǒng)計特性的圖像質(zhì)量評價方法　　5.4.1　Contourlet域圖像統(tǒng)計模型　　5.4.2　Contourlel域圖像質(zhì)量評價測度　　5.4.3　實驗結(jié)果與分析　……第6章　視頻質(zhì)量客觀評價方法第7章　視覺信息質(zhì)量主觀評價方法第8章　視覺信息質(zhì)量評價的應(yīng)用系統(tǒng)第9章　總結(jié)與展望附錄　專業(yè)術(shù)語中英文對照

章節(jié)摘錄

　　在這種分類準(zhǔn)則下，原始圖像一般被認(rèn)為是無失真或完美質(zhì)量的，并且可以作為參考圖像對失真圖像進行評價。全參考型圖像質(zhì)量評價方法假定原始圖像存在并且完全是可以獲得的。但在實際應(yīng)用中很難獲得原始圖像作為參考，而且人類觀察者通常是在沒有任何參考圖像的情況下對圖像質(zhì)量進行評價的。因此，設(shè)計一種能對圖像進行盲評價的方法是非常必要的。于是，無參考型圖像質(zhì)量評價應(yīng)運而生。但是人類視覺系統(tǒng)相當(dāng)復(fù)雜，我們對它的認(rèn)識還停留在初級階段。因此，無參考型評價方法的設(shè)計還存在很多難題。而部分參考型方法則是一種介于全參考型和無參考型之間的圖像質(zhì)量評價方法。在實際應(yīng)用中，參考圖像可能無法完全得到，但是某些特征卻是可以從原始圖像中提取出來作為一種輔助信息用于圖像質(zhì)量評價系統(tǒng)進行失真圖像的評價。因此，部分參考型評價在實際中獲得了廣泛的應(yīng)用。本書的工作也是基于這種分類方法展開的?！　?.3.2 基于具體應(yīng)用的分類方法　　圖像質(zhì)量客觀評價方法[1們分類的第二個依據(jù)是失真過程信息。理想情況下人們希望能夠設(shè)計一種通用的評價方法，該方法不是僅僅針對特定類型的失真，而是能靈活地應(yīng)用于各種各樣的情況。但目前設(shè)計這樣的方法還很有難度，就算簡單的模擬基本功能，其算法復(fù)雜度也是相當(dāng)高的，效率也相對較低。然而：針對某種具體失真過程的方法已在實際中被廣泛應(yīng)用。這是由于失真類型如果是已知的，那么就會使得評價方法可以設(shè)計得非常簡單并有針對性。比如，在基于塊的圖像壓縮中，塊效應(yīng)（Blocking Effect）通常是最嚴(yán)重的失真，而一個針對塊效應(yīng)的質(zhì)量測度可以提供比較好的整體質(zhì)量評價。但是，針對具體應(yīng)用的方法也有很大的局限性。它僅僅適用于某一種失真類型，而降質(zhì)圖像往往同時具有多種失真，這就導(dǎo)致此類方法的評價結(jié)果不穩(wěn)定。因此，如何尋找一個既能通用于多種失真類型，又能對某種失真有較好評價結(jié)果的方法是該問題的關(guān)鍵。

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