基于视觉感知高度相关的图像质量评价
基于视觉感知的图像增强质量客观评价算法
行频率 Fh ( x , y) 定义为 :
Fh ( x , y) =
22
∑∑
1 20
i=- 2
[ I( x
j= - 1
+
i,y
+
j)
-
I ( x + i , y - 1 + j) ]2
(4)
列频率 Fv ( x , y) 定义为 :
Fv ( x , y) =
3 收稿日期 :2007205208 修订日期 :2007208223 3 基金项目 :国家自然科学基金资助项目(10704043) ;南开大学科技创新基金资助项目 3 3 E2mail :wangxianghui @mail. nankai. edu. cn
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区域的划分是依据canny边缘检测的结果位臵为中心采用式分别计算出该像素周围的背景平均亮度和局部空间频率fs在局部平均亮度和空间频率基础上利用式分别计算出亮度阈值和频率掩盖阈值从而导出局部区可判断该位臵存在一有效的感知跃变对增强图像所有像素位臵的跃变情况进行分析得到二值化表示的有效感知跃变分布图采用canny边缘检测算法将待分析的图像分为细节区和平滑区统计细节区内有效感知跃变数并与细节区总的像素点数相除得到该区域有效感知跃变百分数作为细节区增强效果的评判指标类似的方法计算出平滑区有效感知跃变百分数单纯考虑信息变化的绝对偏差很难获得满意的评价结果如能充分利用人眼视觉的感知特点并将其融入到评价算法为了更全面测试本文算法的性能下面将采用本文算法综合分析不同增强算法对细节的增强能力和对噪声的抑制能力globalhisto2gramequalizationadaptivehistogramequalization和文献11提出的增强算法光片原图像见图和平滑区有效感知跃变百分数p
基于人类视觉感知的图像质量评估方法
基于人类视觉感知的图像质量评估方法第一章：引言随着时代的发展，图片已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
在数字媒体和通讯中，我们可以随处看到图像的存在。
然而，随着图像资讯的不断增加，人们对于图像的质量要求也越来越高。
对于图像质量的评估是一个重要的课题。
传统的图像质量评估方法主要是基于人工评估，其主要缺陷是主观性强，难以普及。
因此，在图像处理领域，自动图像质量评估模型的研究和探索越来越受到关注。
其中，基于人类视觉感知的图像质量评估方法成为了一种可以代替人工评估的新方法，本文将着重对该方法进行探索、研究和实践。
第二章：基于人类视觉感知的图像质量评估方法人类视觉系统是一个复杂的系统，其对于图像的评估受到多方面因素的影响。
基于人类视觉感知的图像质量评估方法就是通过对人类视觉系统的特性研究，建立数学模型来描述和预测人类视觉系统的评估结果。
这种方法已经被广泛应用于数字图像处理、视频压缩和模式识别等领域。
基于人类视觉感知的图像质量评估方法一般分为两类：全参考评估和无参考评估。
全参考评估方法是基于一张原始图像和一张被压缩或失真的图像进行评估，通过计算预处理图像和被评估图像的差异来评价图像质量。
最常见的全参考评估方法是峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。
无参考评估方法是不需要原始图像，通过分析被评估图像自身特性来评估图像质量。
无参考评估方法被广泛运用于压缩图像、网络传输图像、无线传输和视频质量评估等。
第三章：基于人类视觉感知的图像质量评估方法的应用基于人类视觉感知的图像质量评估方法已经广泛应用于数字图像处理、视频压缩和模式识别等领域。
在数字图像处理方面，图像质量评估的目的是为了保证图像传输、显示和处理的质量。
基于人类视觉感知的图像质量评估方法可以针对不同的图像处理方法进行质量评估，获得最佳处理效果。
在视频压缩方面，基于人类视觉感知的图像质量评估方法可以为视频压缩提供帮助。
通过评估视频中的各个帧画面的质量，可以选择合适的压缩比例，保证压缩后的视频质量尽量接近原始视频，同时减少传输流量和存储空间。
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。
基于深度学习的图像质量评价方法研究
基于深度学习的图像质量评价方法研究随着数字图像应用的普及，图像质量评价方法成为了一个重要的研究方向。
传统的图像质量评价方法往往依赖人工特征提取，且无法很好地模拟人类主观视觉感知。
为了解决这个问题，近年来，基于深度学习的图像质量评价方法逐渐得到了广泛的关注和应用。
基于深度学习的图像质量评价方法利用深度神经网络来学习图像的特征表示和评价模型，从而实现更好的图像质量评价效果。
下面将介绍几种基于深度学习的图像质量评价方法的研究。
首先，基于卷积神经网络（CNN）的图像质量评价方法是目前研究较为广泛的一种方法。
CNN是一种具有强大图像特征提取能力的深度学习算法，可以从原始图像中提取高级语义特征。
研究者们通过训练CNN网络，使其能够学习到人类主观视觉质量评价的特征，从而实现对图像质量的准确评价。
例如，一些研究使用大型的图像数据库进行CNN网络的训练，通过学习大量图像对的主观质量评分，来建立CNN模型，从而实现对新图像质量的评价。
其次，基于生成对抗网络（GAN）的图像质量评价方法也是近年来的研究热点之一。
GAN是一种通过对抗学习的方式，同时训练生成器和判别器网络，从而生成逼真的样本。
研究者们利用GAN模型，通过训练生成器网络，将低质量的图像转换为高质量的图像，然后再通过判别器网络对转换后的图像进行质量评价。
这种方法不仅可以提供图像的质量评分，还可以生成高质量的图像，具有良好的应用前景。
另外，基于注意力机制的图像质量评价方法也值得关注。
注意力机制是一种模拟人类注意力的方法，在图像质量评价中可以用来模拟人类的主观视觉感知。
研究者们通过注意力机制，让网络自动关注图像中的重要区域，从而提高评价的准确性。
例如，一些研究提出了基于注意力机制的生成对抗网络，通过将注意力机制与GAN相结合，实现对图像质量的精细评价。
此外，基于迁移学习的图像质量评价方法也有一定的研究成果。
迁移学习是一种通过将已学习的知识应用于新任务的方法，可以减少新任务的训练开销。
lpips评价指标
lpips评价指标LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）是一种常用的评价指标，它通过学习感知图像块之间的相似度来评估图像的质量。
LPIPS的设计目标是尽可能地与人类视觉系统的感知相一致，在很多图像质量评估任务中表现出了很好的性能。
LPIPS指标的核心思想是通过计算图像的感知距离来评估图像的相似性。
为了实现这一目的，LPIPS使用了预训练的卷积神经网络（CNN），该网络在大规模图像数据库上进行了训练，以学习感知距离。
具体来说，LPIPS基于多尺度CNN特征计算图像的感知距离，即通过计算图像在不同尺度下的CNN特征之间的差异来度量图像的相似性。
这种基于CNN特征的感知距离被认为是与人类感知系统的相似性最高的。
LPIPS指标在很多图像质量评估任务中显示出了很好的性能。
例如，在图像失真评估中，LPIPS可以准确地评估合成图片与原始图片之间的失真程度。
在图像超分辨率任务中，LPIPS可以评估生成的高分辨率图片与真实高分辨率图片之间的相似性。
在风格转换任务中，LPIPS可以评估生成的风格转换图片与目标风格的一致性。
在图像检索任务中，LPIPS可以评估查询图片与数据库中图片之间的相似性。
与传统的评价指标相比，LPIPS具有很多优势。
首先，LPIPS利用了预训练的CNN模型来学习感知距离，这使得它能够更好地与人类感知系统的感知一致性。
其次，LPIPS是一个无参的评价指标，不需要依赖于大量的样本数据进行调优。
此外，LPIPS还考虑了多尺度特征的差异，从而能够更好地捕捉图像的细节信息。
然而，LPIPS也存在一些局限性。
首先，LPIPS只能用于评估图像的感知质量，而不能评估其他方面的质量，比如结构准确性和语义一致性。
其次，LPIPS在某些场景下可能会受到图像特定信息的影响，比如颜色信息和纹理信息。
最后，LPIPS不能解决所有的图像质量评估任务，对于特定的任务和数据集可能需要进一步的调优和改进。
计算机视觉的图像质量评价方法(七)
计算机视觉的图像质量评价方法随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，图像质量评价方法变得越来越重要。
对于图像处理和图像识别领域来说，如何准确评价图像的质量对于算法的优化和应用的效果有着至关重要的影响。
在这篇文章中，我们将探讨一些常见的计算机视觉的图像质量评价方法。
一、主观评价方法主观评价方法是指人类观察者通过肉眼直接对图像进行评价的方法。
这种评价方法的优点在于能够直观反映图像质量，但缺点是受到主观因素和个体差异的影响。
在实际应用中，主观评价方法通常需要进行大量的实验，以获取更为客观的结果。
最常见的主观评价方法是MOS（Mean Opinion Score）方法，即通过对一组观察者进行一定数量的实验，然后对他们的评价进行平均，来得到图像质量的评分。
二、客观评价方法客观评价方法是指通过计算机算法对图像进行评价的方法。
这种方法的优点在于能够快速、准确地评价大量的图像，但缺点是往往难以完全模拟人类的感知过程。
常见的客观评价方法包括 PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）、SSIM （Structural Similarity Index）、VIF（Visual Information Fidelity）等。
这些方法都是基于对比原始图像和处理后图像的像素值的差异来评价图像质量的。
然而，这些方法往往难以准确地捕捉到人类对图像质量的真实感知。
三、混合评价方法混合评价方法是指结合主观评价和客观评价的方法。
这种方法的优点在于能够兼顾到图像质量的客观度和主观度，但缺点是需要较大的成本和复杂的实验设计。
在实际应用中，研究者往往会结合主观评价和客观评价的方法，来得到更为全面的图像质量评价结果。
四、新兴评价方法随着深度学习和神经网络技术的发展，一些新兴的图像质量评价方法也开始受到关注。
基于深度学习的图像质量评价方法能够模拟人类的感知过程，能够更准确地评价图像的质量。
同时，一些基于强化学习的图像质量评价方法也开始出现，这些方法能够根据实际应用场景的反馈来不断优化评价模型，进一步提高评价的准确度。
基于视觉感知的图像质量评价研究
基于视觉感知的图像质量评价研究概述：图像质量评价是计算机视觉和图像处理领域的热门研究方向之一。
在许多应用中，如图像压缩、图像增强和图像检索等，准确评估图像的质量至关重要。
视觉感知是一种常用的评价图像质量的方法，它着眼于人类视觉系统对图像的感知，尝试模拟人类的视觉认知来进行评价。
本文将探讨基于视觉感知的图像质量评价的相关研究，并介绍几种常见的视觉感知图像质量评价算法。
一、基于视觉感知的图像质量评价方法1. 参考图像方法参考图像方法是一种常见的基于视觉感知的图像质量评价方法。
它将原始图像与参考图像进行比较，通过计算它们之间的差异来评估图像质量。
常用的参考图像方法包括结构相似度指标（SSIM）、多尺度结构相似度指标（MS-SSIM）和感知清晰度指标（PSNR-HVS）等。
这些指标通过测量图像的亮度、对比度和结构等特征来评估图像质量。
2. 感知失真方法感知失真方法是另一种常见的基于视觉感知的图像质量评价方法。
它通过模拟人类视觉系统的感知特性，测量图像经过压缩、增强或其他处理后产生的感知失真程度。
常见的感知失真方法包括感知失真度量（PDM）和感知失真显著性测量（PDM-S）等。
这些方法通常基于对图像的感知主观评价数据，通过建立感知模型来评估图像质量。
3. 无参考图像方法无参考图像方法是一种更具挑战性的基于视觉感知的图像质量评价方法。
它不需要参考图像或主观评价数据，仅通过对图像的低级特征进行分析来评估图像质量。
常用的无参考图像方法包括模糊度估计方法、对比度失真方法和细节丢失估计方法等。
这些方法通过分析图像的模糊度、对比度和细节等信息，并结合图像质量数据库来评估图像质量。
二、视觉感知图像质量评价的应用1. 图像压缩图像压缩是图像处理中常见的应用之一。
视觉感知图像质量评价方法可以帮助优化图像压缩算法，提高压缩效率同时保持图像的可视质量。
2. 图像增强图像增强是改善图像质量的重要手段。
通过视觉感知图像质量评价方法，可以评估不同图像增强算法对图像质量的影响，从而选择最适合的增强方法。
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关键词：图像质量评价；人眼视觉系统；梯度特征；Gauss差分模型
中图分类号：TS8
文献标志码：A
文章编号：10064710(2019)02022410
Image quality evaluation based on high correlation of visual perception
ofTechnologyXi'an710048，China) Abstract: Evaluating and monitoring image quality is the basic work of digital image processing technology . The objective image quality assessment (IQA) aims to develop algorithms closely re lated to human visual perception. This paper fully simulates the human visual system (HVS) and
前者是评价者通过观察待评估的失真图像从而给出
主观感知得分，是最符合人眼视觉系统(Hunan
VisualSystem, HVS)
感
评 价 方 法, 是
由于该方法需要耗时耗力耗财的人工完成，因此无
收稿日期：2018-09-10 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61671376)；陕西省自然科学基金资助项目(2016JM6022) 作者简介：于淼淼，女，硕士生，研究方向为图像质量评价。E-mail：731705019@qq. com 通讯作者：郑元林，男，畐IJ教授，硕导，研究方向为图像质量评价、印刷色彩复制理论及应用。E-mail:zhengyuanlin@xaut. edu. cn
224
西安理工大学学报 Journal of Xi'an Univerrity of Techno logy (2019) Vol. 35 No. 2
DOI： 10. 19322/. cnki. ii^n. 1006-4710. 2019. 02. 013
基于视觉感知高度相关的图像质量评价
12 于淼淼1，,郑元林1，,廖开阳1，,唐才志森
出了一种新的基于机器学习的全参考型图像质量评价模型CGDR。该模型融合了图像的色度特 征、梯度特征、对比敏感度函数(CSF)特征以及Gauss差分(DOG)频带特征。其中，改进后的梯度 算法不仅包含更丰富的相邻信息和多方向边缘信息，同时强调了参考图像和失真图像的边缘相关
性。在三个基准图像数据库上的实验结果表明，CGDR的预测性能优于八种主流方法，跨数据库
YU Miaomiao1'2, ZHENG Yuanlin1'2, LIAO Kaiyang1'2, TANG Zhisen1'2
(1. School of Printing, Packaging Engineering and Digital Media Technology, Xi'an University of Technology, Xi'an 710048, China； 2. Key Lab of Printing and Packaging Engineering of Shaanxi Province, Xi'an University
Gaussian model
数字信息时代拉近了人与人之间的距离 ，影响 和改变着人们的生活方式。随着多媒体通信系统的 日益发展，图像质量评价(IQA)已然成为业界研究 学者关注的焦点，对于图像处理、图像压缩编码、视 频编码技术等意义重大。IQA旨在量化人眼对图
像质量的视觉感知，包括主观评价法和客观评价法。
(1.西安理工大学印刷包装与数字媒体学院扌陕西西安710048； 2.西安理工大学陕西省印刷包装工程重点实验室扌陕西西安710048)
摘要：评估并监控图像质量是数字图像处理技术的基"工作。客观图像质量评价(IQA)旨在通过 计算机开发与人眼视觉感知密切相关的算法。本文充分模拟人眼视觉系统(HVS)和大脑机制，提
thanthecurrenteightmainstreamapproaches Thecross-databasevalidationshowsitsstrongrobustness, which is highly consistent with the human subjective perception. Key words: image quality assessment； human visual system； gradient feature； difference of