基于人眼视觉系统的图像质量评价方法研究

作     者：柳梦瑶 

作者单位：哈尔滨理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：于天河

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：人眼视觉系统 图像质量评价 图像空间频率 韦伯局部描述符 

摘      要：当前社会信息化高度发展,人类每天都会通过人眼获取大量图像、视频等多媒体信息。为了提高传输效率,图像在传送前往往会经过压缩等处理,导致图像质量严重下降。而图像是人类社会生活中重要的多媒体信息之一,故图像质量评价成为了当前图像评价领域的重要发展趋势。图像质量的优劣主要取决于人眼的直观感受,因此针对视觉特性对图像进行特征提取是进行质量评价的要点。本文基于人眼视觉特性对图像质量进行评价。针对目前图像质量评价方法通用性较差、与人眼主观感受一致性较低的缺点,提出一种基于亮度和频率信息的图像质量评价方法——IQEBFI方法。首先在RGB色彩空间上构造灰度映射函数,建立R、G、B三分量的权重候选集合,搜索最优权重并对图像进行脱色处理,得到优化灰度处理后的图像和灰度直方图;然后建立空间频率与频谱图间的关系,计算原始图像上人眼能感知的空间频率;再分别构建人眼对灰度和频率的敏感函数;最后将一维灰度特征与人眼灰度敏感函数进行相似性对比,图像的一维频率特征与人眼频率敏感函数进行相似性对比,两个对比结果取均值,得到最终的图像质量评分。分别在多失真数据库和自然失真数据库中抽取图片进行测试分析,结果显示,IQEBFI方法综合性能良好,得出的评价结果预测精度高于其它对比方法,更接近人眼视觉感受,但IQEBFI方法在LIVE challenge图像数据库中的预测方向性、预测精度比在LIVE图像数据库中低,代表IQEBFI方法具有进步空间。为了进一步提高IQEBFI方法在LIVE challenge中的预测方向性和预测精度,提出一种基于改进韦伯局部特征的图像质量评价方法——IQEIWF方法。首先利用IQEBFI方法中提出的灰度优化算法对图像进行脱色处理,得到灰度图像;然后使用Prewitt算子计算邻域内的梯度方向,计算邻域内垂直方向和水平方向的差分激励值并取和,将梯度方向和差分激励的计算结果整合为一维特征数据;最后使用支持向量机训练多种失真数据库中图像的一维特征数据,构建图像质量评价模型。通过对比、验证,表明IQEIWF方法与人眼的一致性更强,具有误差低、适用性良好、预测方向性强等优点。