图像质量评价(优.选)
图像质量评测与修复的算法研究
图像质量评测与修复的算法研究概述：图像是我们生活中不可或缺的一部分，无论是在娱乐、通信、医疗还是安防领域，图像都扮演着重要的角色。
然而，由于各种因素的影响，图像可能会受到噪声、失真等问题的困扰，导致质量下降。
因此，图像质量评测与修复的算法研究变得至关重要。
本文将探讨图像质量评测与修复的算法研究的相关问题和挑战，并介绍一些目前常用的算法。
一、图像质量评测算法研究1. 主观评价方法主观评价方法是通过人工主观感觉来评估图像质量。
这种方法存在主观性强、不可重复和耗时较长等问题。
常用的方法有双向对比度度量、细节对比度度量和感知质量度量等。
其中，感知质量度量是目前比较广泛应用的方法，它可以根据人眼对图像细节和结构的感知特性来评估图像的质量。
2. 客观评价方法客观评价方法是通过使用计算机算法来自动评估图像质量。
这种方法能够提供快速和可重复的评估结果，但可能与人的主观感觉存在一定的差异。
常用的客观评价方法包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）和均方根误差（RMSE）等。
二、图像修复算法研究1. 基于频域的修复算法基于频域的修复算法主要利用图像的频谱特性进行修复。
常用的方法有频域滤波、小波变换和快速傅里叶变换等。
这些方法可以有效去除图像中的噪声，但在一些复杂的图像场景下可能无法很好地恢复图像的细节。
2. 基于时域的修复算法基于时域的修复算法主要利用图像的时域特性进行修复。
常用的方法有中值滤波、高斯滤波和双边滤波等。
这些方法可以较好地保留图像的细节特征，但在一些复杂的图像场景下可能会引入模糊或失真。
3. 基于深度学习的修复算法近年来，基于深度学习的修复算法得到了广泛的关注和研究。
这些算法可以通过大量的图像样本进行训练，从而学习到图像的特征和结构，实现更准确的图像修复。
常用的深度学习模型包括自编码器、生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN）等。
三、算法研究的挑战与未来发展方向1. 复杂场景下的修复问题在一些复杂场景下，如低光照、多目标跟踪等情况下，传统的图像修复算法可能无法取得良好的效果。
放射科图像质量评价标准及评定规定
放射科图像质量评价标准及评定规定
一、图像评价准入标准：
1.三级甲等：X线片、CR、DR优良率≥95%
2.三级乙等：X线片、CR、DR优良率≥90%
3.二级甲等：X线片、CR、DR优良率≥85%
4.二级乙等：X线片、CR、DR优良率≥80%
二、甲级片标准：
1.位置正确：包括投照肢体位置和X线中心准确，照片上下、左右边缘对称，胶片尺寸使用得当。
2.照片对比度清晰度良好。
包括密度、对比度好，无明显的斑点感觉，肢体解剖结构显示清晰，失真度小；可制板。
3.无污染划损：包括照片上无污汁、划痕，无体外异物影及其他弊病。
4.被检者资料齐全、准确、整齐无误，照片标志与被照肢体无重叠：包括姓名、性别、年龄、片号、左右等。
5.造影片造影剂涂抹均匀、充盈满意，充分显示解剖形态及结构，能提供满意的诊断标准。
三、乙级片标准：
以上1～5项一项不符，但不影响诊断则定为乙级片。
四、丙级片标准：
以上1～5项两项不符，但不影响诊断则定为丙级片。
五、废片：由于各种原因导致照片无法诊断则定为废片。
产生废片必须登记片号和废片现象，及时分析产生废片的原因，及时整改。
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。
图像质量评价概述
在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。
由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点，因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。
在图像的获取、处理、传输和记录的过程中，由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善，加之物体运动、噪声污染等原因,不可避免地带来某些图像失真和降质，这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。
比如，在图像识别中，所采集到的图像质量直接影响识别结果的准确性和可靠性；又如，远程会议和视频点播等系统受传输差错、网络延迟等不利因素影响，都需要在线实时的图像质量监控，以便于服务提供商动态地调整信源定位策略，进而满足服务质量的要求；在军事应用方面，战场监视和打击评估的效果也取决于无人机等航拍设备所采集到的图像或视频的质量。
因此，图像质量的合理评估具有非常重要的应用价值。
从有没有人参与的角度区分，图像质量评价方法有主观评价和客观评价两个分支。
主观评价以人作为观测者，对图像进行主观评价，力求能够真实地反映人的视觉感知；客观评价方法借助于某种数学模型，反映人眼的主观感知，给出基于数字计算的结果。
图像质量的主观评价主观评价只涉及人作出的定性评价，它以人为观察者，对图像的优劣作出主观的定性评价。
对于观察者的选择一般考虑未受训练的“外行”或者训练有素的“内行”。
该方法是建立在统计意义上的，为保证图像主观评价在统计上有意义，参加评价的观察者应该足够多。
主观评价方法主要可分为两种：绝对评价和相对评价。
绝对评价所谓绝对评价，是由观察者根据自己的知识和理解，按照某些特定评价性能对图像的绝对好坏进行评价。
通常，图像质量的绝对评价都是观察者参照原始图像对待定图像采用双刺激连续质量分级法（Double Stimulus Continuous Scale,DSCQS），给出一个直接的质量评价值。
具体做法是将待评价图像和原始图像按一定规则交替播放持续一定时间给观察者，然后在播放后留出一定的时间间隔供观察者打分，最后将所有给出的分数取平均作为该序列的评价值，即该待评图像的评价值。
人脸图像质量评价
2.
3.
归一化准则：使人脸图像中心到其对角点的距离为 1。
4.
计算人脸大小评价系数 λ2=1-d
（3）人脸角度评价算法
输入双眼坐标（x1,y1）和（x2,y2） 根据双眼坐标求出眼睛的倾斜角度θ
1. 2.
3.
计算人脸大小评价系数λ3
人脸图像质量标准——ISO/IEC 19794-5
不同质量图像示例
影响人脸图像质量的三个主要因素
模糊 (out of focus) 非正面图像 (non-frontal posture)
???
侧面照明 (side lighting)
符合ISO/IEC 19794-5标准的标准人脸图像
人脸图像质量评价算法介绍 ——多指标评价法[1]
（6）图像清晰度评价算法
1. 2.
输入图像序列 用sobel算子分别求出0，45，90，135度方向的 边缘图像
3. 4. 5. 6.
求图像的
合成边缘强度
求合成边缘图像的平均图像 分别求 和 的平均值 和
计算图像清晰度评价系数
（7）评价指标综合
1. 2.
若λ1=0，则score=0。 若λ1≠0，则
人脸图像质量评价算法介绍 ——多指标评价法[1]
优点： 在传统质量评价指标上，结合人脸特征信息进 行综合评价，基本上符合人眼视觉系统(HVS)感 受，有不错的准确率和正确率，工程应用广泛， 有很多变形运用 缺点： 各评价指标的权重系统难以确定，须在大数据 库中进行调整
人脸图像质量评价算法介绍 ——人脸对称法[2，3]
score=w1*λ1+w2*λ2+w3*λ3+w4*λ4+w5*λ5+w6* λ6
图像失真检测与质量评价方法及其应用
2023-11-07
目 录
• 图像失真检测方法 • 图像质量评价方法 • 图像失真检测与质量评价的应用场景 • 未来研究方向与挑战 • 结论 • 参考文献
01
图像失真检测方法
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基于模型的方法
统计模型
使用概率统计模型来描述图像信号的特性，如高 斯分布、泊松分布等。
考虑更多的应用场景和需求
不同类型失真
研究如何将图像失真检测和评价方法应用于不同类型的失真，如 模糊、噪声、压缩失真等。
实时应用
研究如何优化算法，使其在实时应用中也能保持较高的准确性。
多维度评价
研究如何从多个维度（如空间、时间、频率等）对图像失真进行 全面评价。
结合其他技术进行优化和创新
集成其他技术
变换方法
通过傅里叶变换、小波变换等将图像从空间域转 换到变换域，以便于分析和处理。
模型匹配
利用已知的图像模型与待检测图像进行匹配，判 断是否失真。
基于深度学习的方法
卷积神经网络（CNN）
01
利用深度卷积神经网络对图像进行特征提取，并通过训练好的
分类器对失真类型进行分类。
生成对抗网络（GAN）
02
通过生成器和判别器之间的对抗训练，学习到能够生成逼真图
像的模型。
自编码器（AE）
03
利用无监督学习的方式，通过对输入图像进行编码和解码，重
建出原始图像，并对失真部分进行检测。
其他方法
主成分分析（PCA）
利用PCA对图像进行降维，提取主要成分，并通过比较失真前后图像的主成分变化来判断失真类型和程度。
形态学方法
通过膨胀、腐蚀等形态学操作对图像进行处理，以突出失真部分。
图像质量分析与评价
②成对 比较法 ：
人对 印刷品质量 进行判断 时具有主观 的特 点 ，不 同的人会
做 出完全 不相 同的结论 ，这种客观存 在的不一 致性不能视为偏
差或 随机性 而加 以忽略 。即使评价 时存在可 以用作比较基准 的 参照物 ，评价 结果也会 有不一致性 ，主观评价 中存 在的不一 致
性 同样不可 视为偏差和随机性而加 以忽略 。 在 很多 场合 根 本不 存在 可 以用 作比较 基 准 的参照 物 。这
方 法。主观评价法 常用的有 目视 评价法和 定性指标评价 法 。目 视评价法 是指在相 同的评 价环境 条件 下 （ 光源 、照度 一致 ） 如 由多个有经验的管理 人员 ，技术 人员和 用户来观察原稿和 印刷
品 ，再以 各人 的经验 ，情 绪及 爱 好为 依据 ，对 各 个印 刷 品按
印工艺等因素的综合作 用结果形成 印刷图像 。图形和文字的 矢 量属性对 页面描 述 、排版 和 ＲＩ 释至 关重要 ，尤其在 输 出 Ｐ解 时必须区别对 待 图形 、文字和 图像 这两类不 同性 质的对象 ，才 能得 到最合理 的结果 。但 是 ，图形和文 字的矢量属性对 印刷结 果而 言却 已经变得没有实 质性的意 义了 ，因为这 些对 象一旦转
度 ；评判得 出的数值可 以使主观评价 与客观评价或 与纸张性质 之间产生 内在 的关联 ；还 可以得到每 张印刷品 质量 评价的 可靠
性 、每个评 价人员 （ 印刷 、造纸 专家 、读 者 、广 告人 员等） 如
评价等价 于印刷图像质量评 价 （ 以下简称 图像质量评 价）也完
全说得过去 。
印到纸 张表面 后就失去 了它们的矢量特征 。 因此 ，评 价印刷质 量 时无需区分对 象的点阵 描述 和矢量描述 特征 ，认为 印刷质量
人脸图像质量评价ppt课件
基本思想： 通过对图像的对比度、明亮度、清晰度和图像中人脸 位置信息等多种评价指标来综合评价人脸图像质量， 得出各自的评价系数(O～1.0)。然后再通过各系数所 占的权重(l ～100)进行加权计算。最后得出每幅图的 评价得分，从而选出质量最佳的图像。
人脸大小、 位置、角 度评价 人脸图像对 比度、清晰 度评价
求出归一化后的脸部矩形中心坐标（x,y)到人脸图 像中心的距离d。
3.
归一化准则：使人脸图像中心到其对角点的距离为 1。
4.
计算人脸大小评价系数 λ2=1-d
（3）人脸角度评价算法
1. 2.
输入双眼坐标（x1,y1）和（x2,y2） 根据双眼坐标求出眼睛的倾斜角度θ
3.
计算人脸大小评价系数λ3
（4）图像对比度评价算法
1.
输入双眼坐标，若 双眼坐标不在图像之内，直 接令其评价系数λ1=0.
2.
根据双眼坐标判断人脸矩形是否超出人脸图像 外，若超出令评价系数λ1=0.
根据双眼坐标求出人脸矩形面积S，若小于某个 阈值，则置λ1=0. 计算人脸大小评价系数
3.
4.
（2）人脸位置评价算法
1.
2.
输入双眼坐标，求出脸部矩形的中心坐标(x,y)
（6）图像清晰度评价算法
清晰度是人们从主观上描述图像质量的感受。 从频域的角度看．当一幅图像的高频分量不足 时，通常表现为模糊;而高频分量过多时又会 表现为粗糙。 大量的理论与实验都表明，相对平滑区域和纹 理区域、边缘在图像中识别物体时起着非常重 要的作用，图像的可视性也受到边缘区域发生 频率的影响。因此在计算图像清晰度时，特别 要重视图像中边缘区域的清晰程度对全图清晰 度的影响。
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超声科图像质量评价评分标准细则
附表(一)
1.图像清晰度（10分）(一副图像显示不清晰扣1分）
2.图像均匀性（10分）（一副图像不均匀扣1分）
3.超声切面标准性（10分）（一副图像不标准扣1分，漏一个常规切面扣2分）
4.伪相识别（10分）（缺伪像图像相关图像扣5分）
5.彩色血流显示情况（10分）（缺规定血流图像一副扣2分）
6．图像于超声报告相关性（10分）（缺报告相关性常规切面图像一副扣1分）
7.图像有无斑点、雪花细粒、网纹（10分）（一副图像有斑点、雪花细粒、网纹扣1分）
8.图像与临床疾病相关性（10分）（报告所选图像与疾病相关性无关扣5分）
9.探测深度（要占1/2以上）（10分）（一副图像未达到1/2扣1分）
10.工作频率与脏器相关性（10分）（一副图像工作频率与脏器相关性不符扣1分）
超声科图像质量评价评分标准
1.图像清晰度10分
2.图像均匀性10分
3.超声切面标准性10分
4.伪相识别10分
5.图像与报告相关性10分
6.彩色血流显示情况10分
7.图像有无斑点、雪花细粒、网文10分
8.图像与临床疾病相关性10分
9.探测深度（要占1/2以上）10分
10.工作频率与脏器相关性10分
超声科图像质量评价细则附表（二）
按照超声科常规切面操作规范规定细则如下：
1. 肝脏：正常肝脏6个切面（第一肝门，门静脉二维图像，门静脉血流频谱图像并有测值，第二肝门图像，肝脏工字状结构图像，肝左叶图像）。
异常肝脏8个切面（第一肝门，门静脉二维图像，门静脉血流频谱图像并有测值，第二肝门图像，肝脏工字状结构图像，肝左叶图像，异常部位二维及彩色）
2. 胆囊：正常1个切面（显示胆囊颈部，胆囊底部）异常2个切面（显示胆囊颈部+胆囊底部，异常部位图像）
3. 胰腺：正常2个切面（胰腺的二维+彩色血流图像，显示胰头，胰体，胰尾，）
4. 异常3个切面（胰头，胰体，胰尾，胰腺彩色血流图像）
5.脾脏：正常2个切面（脾脏全长及脾门彩色血流图像）异常3个切面（脾脏全长切面，异常二维及彩色血流图像）
5.泌尿系统：正常双肾2个切面（肾脏纵切面二维及彩色血流图像）异常双肾4个切面（肾脏纵切面二维及彩色血流图像，异常部位二维及彩色）
6.膀胱：正常2个切面（膀胱三角，膀胱底部）异常4个切面（膀胱三角，膀胱底部，异常部位二维及彩色）
7.前列腺：正常3个切面（前列腺纵切面，前列腺横切面，前列腺彩
色血流图像）异常4个切面（前列腺纵切面，前列腺横切面，前列腺异常部位彩色血流图像）经直肠检查前列腺：4个切面（前列腺纵切面，前列腺横切面，正常及异常前列腺彩色血流图像）
8睾丸：正常4个切面（睾丸纵切面，睾丸横切面，附睾纵切面，双侧精索静脉彩色血流情况）异常7个切面（睾丸纵切面，睾丸横切面+睾丸血流，附睾纵切面横切面，双侧精索静脉彩色血流情况，异常部位的二维及彩色）
9.妇科子宫：正常7个切面（子宫纵切面，子宫横切面，子宫彩色多普勒，左侧卵巢二维切面+彩色，右侧卵巢二维切面+彩色。
）异常9个切面（子宫纵切面，子宫横切面，子宫彩色多普勒，左侧卵巢二维切面+彩色，右侧卵巢二维切面+彩色，异常部位二维及彩色血流图像）10.心脏：正常6个切面（左室长轴切面，心底短轴切面，四腔心切面，四腔心彩色血流切面，主动脉瓣口彩色血流频谱图像，二尖瓣血流频谱）异常8个切面（左室长轴切面，心底短轴切面，四腔心切面，四腔心彩色血流切面，主动脉瓣口彩色血流频谱图像，二尖瓣口彩色血流频谱，异常部位二维图像及彩色血流频谱图像，有心功能的要有测量图像显示。
）11.颈部血管：正常2个切面（二维，彩色及多普勒）异常3个切面（异常部位二维，彩色及多普勒+怀疑狭窄的要有横断面图像。
）
12.甲状腺：正常6个切面（甲状腺横断面二维+彩色，左侧叶最大长径切面二维+彩色，右侧叶最大长径二维+彩色。
）异常6个切面（甲状腺横断面二维+彩色，左侧叶最大长经切面二维+彩色，右侧叶最大
长经+彩色，峡部二维+彩色，异常部位二维+彩色）
13.乳腺：正常2个切面（横切面，纵切面）异常4个切面（左右侧二维及彩色及频谱）
14.上肢浅静脉造瘘术前评估：正常2个切面（二维图像及血流图像）异常4个切面（异常部位二维图像，血流图像，正常部位血流+二维）15.上肢浅静脉造瘘术后评估：6个切面（瘘口图像二维+血流，引流静脉二维+血流，供血动脉二维+血流）
16.其他上肢静脉：正常2个切面（二维图像及血流图像）异常4个切面（异常处二维图像及血流图像）
17.下肢动脉：正常6个切面（股总动脉二维及彩色，股浅动脉及股深动脉二维及彩色，腘动脉二维及彩色）异常8个切面（股总动脉二维及彩色，股浅动脉及股深动脉二维及彩色，腘动脉二维及彩色，异常部位二维及彩色）
18.下肢静脉：正常8个切面（股总静脉二维及彩色，大隐静脉二维及彩色，股浅静脉及股深静脉二维及彩色，腘静脉二维及彩色）异常10个切面（股总静脉二维及彩色，大隐静脉二维及彩色，股浅静脉及股深静脉二维及彩色，腘静脉二维及彩色，异常部位二维及彩色）19.浅表：正常2个切面（二维+血流）异常2个切面（二维+血流）以上是每个脏器检查要求存储切面，各部位检查按总切面占百分比计算，减少一个部位按所占一个报告百分比扣分。
2017.1.13日修订
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