图像质量质量评价
图像质量评价指标研究
图像质量评价指标研究一、引言图像质量评价是图像处理技术中的一个重要环节，通常用于评估图像处理算法的有效性、比较不同算法的优劣以及检测图像质量缺陷等。
目前，已经发展出多种图像质量评价指标，如均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等。
本文将对这些图像质量评价指标进行深入研究和分析。
二、图像质量评价指标分类图像质量评价指标可分为主观评价和客观评价两类。
主观评价是通过人的主观视觉感受去评价图像质量的指标，客观评价是通过计算机处理来评价图像质量的指标。
1.主观评价指标主观评价指标是指通过人的主观视觉感受对图像的质量进行评估。
常用的主观评价方法有主观质量评估（Subjective Quality Assessment, SQA）和双重对比法（Double Stimulus Impairment Scale, DSIS）。
主观质量评估是将一组经过处理的图像与原始图像同时展示给受试者，然后根据受试者给出的主观评价分数来评估图像质量的方法。
该方法的缺点在于评价结果受到受试者个体差异的影响。
双重对比法是基于主观质量评估的基础上发展起来的一种方法。
该方法将经过处理的图像与原始图像同时展示给受试者，同时展示一张质量较低的图像，然后让受试者选择哪张图像的质量最高。
该方法可以消除受试者个体差异的影响，但是需要消耗大量的时间和人力物力。
2.客观评价指标客观评价指标是通过计算机处理来评价图像质量的指标，常用的客观评价方法有均方误差（Mean Square Error, MSE）、峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）、结构相似性指数（Structural Similarity Index, SSIM）等。
均方误差是一种最简单的图像评价指标，计算方法为：MSE=∑i=1n∑j=1m(I[i,j]−K[i,j])2/nm其中，n和m分别为图像的宽度和高度，I[i,j]和K[i,j]为原始图像和处理后图像的像素值。
图像质量评价标准
图像质量评价标准图像质量评价是指对图像质量进行客观的、科学的、准确的评价，以便于对图像进行合理的处理和改进。
图像质量评价标准是对图像质量进行评价的标准化方法，其目的是为了使图像质量评价更加客观、准确。
一、图像质量评价的目的。
图像质量评价的目的是为了对图像的质量进行客观的评价，以便于对图像进行合理的处理和改进。
图像质量评价的目的主要包括以下几个方面：1. 评价图像的清晰度和细节表现，以便于对图像进行清晰度和细节的改进。
2. 评价图像的色彩还原度和色彩饱和度，以便于对图像的色彩进行合理的调整。
3. 评价图像的对比度和亮度，以便于对图像的对比度和亮度进行合理的调整。
4. 评价图像的噪点和失真程度，以便于对图像的噪点和失真进行合理的处理。
二、图像质量评价的方法。
图像质量评价的方法主要包括主观评价和客观评价。
1. 主观评价是指通过人眼对图像的质量进行评价，主观评价的方法主要包括对比观察法、分级评定法和直接感受法等。
2. 客观评价是指通过计算机对图像的质量进行评价，客观评价的方法主要包括结构相似性(SSIM)指标、峰值信噪比(PSNR)指标和均方误差(MSE)指标等。
三、图像质量评价的标准。
图像质量评价的标准是对图像质量进行评价的标准化方法，其目的是为了使图像质量评价更加客观、准确。
图像质量评价的标准主要包括以下几个方面：1. 清晰度评价标准，清晰度评价标准是评价图像的清晰度和细节表现的标准化方法，其主要包括对比度、锐度和细节度等指标。
2. 色彩评价标准，色彩评价标准是评价图像的色彩还原度和色彩饱和度的标准化方法，其主要包括色彩还原度、色彩饱和度和色彩准确度等指标。
3. 对比度评价标准，对比度评价标准是评价图像的对比度和亮度的标准化方法，其主要包括对比度和亮度等指标。
4. 噪点评价标准，噪点评价标准是评价图像的噪点和失真程度的标准化方法，其主要包括噪点和失真程度等指标。
四、图像质量评价的应用。
图像质量评价的应用主要包括以下几个方面：1. 图像采集设备的质量评价，对图像采集设备的质量进行评价，以便于选择合适的图像采集设备。
CT图像质量评价内容及方法
CT图像质量评价内容及方法
项目评价内容和方法扣分
图像对比 看电脑图片或胶片图像，对比欠佳 5
图像层次看电脑图片或胶片，层次欠分明 5
扫描范围过大或包括不全5
人为伪影如未去除金属物引起的伪影10
运动伪影不影响诊断5～10设备伪影不影响诊断5～10
欠佳但不影响诊断10～15 增强扫描增强效
果
图像标识不完整 5
图像重要标识错
如左右、姓名、性别错误 50
误
定位相抽查胶片 应有定位相5
照片排列顺序不规范抽查胶片5
检查部位对照申请单和检查部位是否一致如
50
错误
图像质量等级评价方法：结合CT影像质量要求，每份图像为100分，扣
完为止，优≥90分，良80~89分，差70~79分，不合格<70分。
计算机视觉的图像质量评价方法(六)
计算机视觉的图像质量评价方法随着计算机视觉技术的飞速发展，图像处理已经成为了计算机视觉的一个重要的分支。
而图像质量评价方法则成为了图像处理的重要环节。
在图像处理领域，我们需要对图像质量进行评价，以便选择合适的图像处理方法，进行图像增强、压缩、传输等工作。
那么，计算机视觉的图像质量评价方法有哪些呢？首先，我们需要了解图像质量评价的基本概念。
图像质量评价是指通过对图像进行分析和评价，得出图像的质量好坏的一个过程。
而图像的质量则包括了图像的清晰度、色彩饱和度、对比度等。
在计算机视觉中，图像质量评价是非常重要的，它直接影响到我们对图像的处理和应用。
其次，图像质量评价方法可以分为主观评价和客观评价两种。
主观评价是指通过人的主观感受来评价图像的质量，这种方法的特点是准确性较高，但是成本和时间较大。
而客观评价则是通过计算机算法来评价图像的质量，通常是通过图像的特征提取、图像质量度量等方法来实现。
客观评价的特点是成本低、速度快，但是准确性相对较低。
接下来，我们来介绍一些常见的图像质量评价方法。
首先是基于结构相似性的图像质量评价方法（SSIM）。
SSIM是一种客观评价图像质量的方法，通过对图像的结构信息进行分析，来计算图像的相似性。
它是一种比较成熟的图像质量评价方法，广泛应用于图像处理的领域。
另外，还有基于块的图像质量评价方法（FSIM）。
FSIM是一种通过对图像的局部特征进行分析，来评价图像质量的方法。
它可以较准确地评价图像的纹理、对比度等特征，适用于一些特定的图像处理场景。
除此之外，还有一些其他的图像质量评价方法，比如基于感知的图像质量评价方法（PQI）、基于深度学习的图像质量评价方法等。
这些方法不仅可以评价图像的质量，还可以指导图像的处理和改进。
最后，需要指出的是，图像质量评价方法并不是一成不变的。
随着技术的不断发展，图像处理领域也在不断更新和改进。
因此，我们需要不断地学习和了解新的图像质量评价方法，以适应不同的图像处理场景。
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确定准确度⽔平的过程称为图像质量评价(IQA)。
图像处理评价分为主观质量评价和客观质量评价
客观图像质量评价有：
1. 全参考图像质量评价
2. 半参考图像质量评价
3. ⽆参考图像质量评价
图像质量评价发展趋势:
1. 从单纯的客观评价算法转化为主客观相结合的评价算法
2. 半参考,⽆参考⽅法将成为主流研究对象
3. 如何对⽴体的图像进⾏评价也是以后要研究的领域
图像质量不应与图像保真度相混淆,两者不同。
图像质量评价研究的⽬标是设计出与主观评价相⼀致的客观评价算法。
算法的发展具有很⼤的应⽤潜⼒。
它们可⽤于控制质量系统中的图像质量监控，对图像处理系统和算法进⾏基准测试，以及优化成像系统。
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。
图像质量客观评价方法
图像质量客观评价方法
1. PSNR（峰值信噪比）：通过比较原始图像和失真图像之间的均方根误差（MSE）来评估图像质量的度量标准。
2. SSIM（结构相似度指数）：该指标在比较图像之前，对图像进行了多项处理，包括亮度平衡、对比度平衡和结构相似性分析，使得图像的评估结果更加贴近于实际的人眼观察。
3. VIF（可视信息嵌入度）：该方法在JPEG2000的标准中被广泛应用，可以定量地评估图像的外观质量和信息损失比例等。
4. NIQE（自然图像质量估计指标）：该指标基于自然图像的所有属性，包括对比度、清晰度、先验信息、图像失真等进行评估，可以定量地评估图像的自然度和感觉度。
5. BRISQUE（基于统计概率的图像质量评估）：该方法是基于图像所包含的局部和全局图像特征的分析，从而提出一种定量的图像质量评估方法。
6. LPIPS（线性感知的像素相似性指数）：该指标利用深度学习技术来定量地评估图像相似性，通过对图像特征的空间感知能力进行分析，减少了对图像造成干扰的因素。
图像处理中的图像质量评价算法
图像处理中的图像质量评价算法图像处理是计算机视觉领域中的热门技术之一，其主要目的是对数字图像进行处理和分析，以提取有用的信息，改善图像的质量或实现特定的任务。
在实际应用中，我们经常需要对图像进行质量评价，以衡量处理结果的好坏。
本文将介绍图像质量评价算法中的一些常见方法和技术。
一、人眼主观评价法人眼是最常用的图像质量评价工具之一。
在这种方法中，根据受试者的主观感受，评估图像的质量。
通常，受试者会被要求将图像分为五个等级：极佳、好、一般、差、极差。
然后，将受试者的评分进行统计和分析，获得最终的质量评估结果。
人眼主观评价法的优点是易于理解和使用，可以得到比较准确的结果。
但是，它需要大量的人力和时间，并且只能得到一个相对的质量评估结果，缺乏客观性。
二、均方误差法均方误差法是一种经典的图像质量评价方法，早在上世纪50年代就被广泛应用于图像处理领域。
其核心思想是比较原始图像和处理后的图像之间的像素值之差。
均方误差可以通过以下公式计算：MSE = 1/N * ∑(i=1 to N) (xi-yi)^2其中，N代表像素数目，xi和yi分别表示原始图像和处理后图像中的像素值。
均方误差法的优点是计算简单，易于实现。
但是，它没有考虑视觉系统的感知差异，有时不能反映出人眼的真实感受。
三、结构相似性指数（SSIM）法结构相似性指数（SSIM）是一种模拟人眼感知过程的图像质量评价方法，可以更好地反映人类视觉的敏感性和感知机制。
其基本原理是通过比较两张图像之间的结构相似性来评估图像质量，其中结构相似性是指一组窗口像素之间的互相关系数。
SSIM指数可以通过以下公式计算：SSIM(x,y) = [l(x,y)*c(x,y)*s(x,y)] ^ α其中，l(x,y)、c(x,y)、s(x,y)分别表示亮度、对比度和结构相似性，α是一个权重参数。
SSIM法的优点是可以更好地反映人眼的感知结果，并且与其他评价方法相比，结果更具有客观性和可重复性。
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图像质量评价综述摘要：图像质量评价是图像处理领域的研究热点。
本文综合论述了图像质量的主观和客观评价方法，就各自具体的实现方法做了简要的介绍，并分析了各自适用性和存在的问题。
最后进而根据发展趋势和应用需求，对图像质量评价方法的进一步发展提出了若干技术与研究方向的展望。
[关键字]图像质量评价人类视觉系统结构相似度全参考评价部分参考评价无参考评价[abstract]Image quality assessment (IQA) is a hot research area in the field of image processing. In this paper, we discuss the subjective and objective assessment methods of image quality, respectively give a brief introduction of their specific implementation method, and analyses the respective applicability and problems. Finally, the further development of the technology and research directions of the future are proposed based on the trends and application requirements.[keywords]Image Quality Assessment(IQA) Human Visual System(HVS) Structural similarity Full Reference(FR) Reduced Reference(RR) No Reference(NR)，一.引言图像是人类获取信息的重要途径，其所承载的信息远比其它形式的信息更贴切、更丰富。
图像质量表示图像向人或设备提供信息的能力，直接关系着所获取信息的充分性与准确性。
然而，图像在获取、处理、传输和存储的过程中，由于各种因素的影响，将不可避免的产生图像的降质问题，这给信息获取或图像的后期处理带来了极大的困难。
因此，在图像处理的相关领域建立图像质量评价机制具有重大的意义。
图像质量评价的问题涉及到图像处理技术许多方面，例如压缩、传输、增强、存储、水印等。
一个有效的评价标准可以有如下三种应用：首先，可以在质量控制系统中检测图像质量。
例如图像采集系统利用其来自动调整系统参数，从而获得最好的图像数据；其次，可以用作衡量图像处理系统和算法的标准。
例如有若干图像降噪和恢复的算法用来提高数码照片的质量时，质量标准便可以用来确定哪个算法可获得最好的结果；最后，可以嵌入到图像处理系统中来优化系统和参数设置。
例如在视频通信系统中，质量标准既能辅助编码端的预滤波和比特分配算法的设计，又能辅助解码端的最优重构、误差消除和后滤波算法的设计。
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，前者凭借实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，模拟人类视觉系统感知机制衡量图像质量。
下文中，我们将分别进行介绍。
二.主观质量评价方法人是图像的最终接收者，因此，主观质量评价是最为可靠的图像质量评价方法。
最常用的方法是平均主观分值法(MOS)和差分主观分值法(DMOS)。
平均主观分值法(MOS)是通过不同观测者对于图像质量评价得出的主观分值进行平均来得到归一化的分值，用这个分值来表示该图像质量。
它一般有五个标准：优，良，中，差，劣。
对应这五个标准由两种类型的分值：图像主观绝对分值和图像主观相对分值，主观绝对分值意思是观测者对于图像本身的主观分值，主观相对分值意思是观测者对于图像在一组图像中的相对其它图像的主观分值，如表1和2所示。
表1 图像主观绝对分值表2 图像主观相对分值差分主观分值法(DMOS)，它是建立在平均主观分值法(MOS)分值基础上，它的计算公式如下：d i,j=MOS origial−MOS distortedd i,j′=d i,j−min(d i,j) max d i,j−min(d i,j)这里，d i,j代表观测者对于参考图像和失真图像评分的差异值。
最后对d i,j′取平均值，可以得到DMOS值。
主观评价算法也有很大的不足之处。
首先，需组织人力对图像质量进行评价，评价结果很容易受到个人主观因素的影响，并且当图像数量巨大时，该方法就更为耗费时间，因此不利于在工程实践中的应用；其次，该方法不能自动实现，不能嵌入实际的图像或视频处理系统中，比如流媒体播放、视频会议等。
但是为了评测客观图像质量评价算法，仍然需要用到主观评价算法的辅助，所以对于主观评价算法的介绍也是很有必要的。
三.客观质量评价方法客观质量评价是指使用一个或多个图像的度量指标，建立与图像质量相关的数学模型让计算机自动计算得出图像质量。
其目标是客观评价结果与人的主观感受相一致。
根据是否对原始图像进行参考及参考的程度，客观质量评价又可分为以下三种类型：1)全参考方法(Full Reference，FR)，需要完整的原始图像作为评价的参考；2)部分参考方法(Reduced Reference，RR)，需要原始图像的部分信息作为评价的参考；3)无参考方法(No Reference，NR)，不需要借助任何参考图像，依靠待评价图像本身各种信息进行质量评价。
3.1全参考方法(Full Reference，FR)全参考图像质量评价方法需要参考原始图像，经过几十年的发展，已形成较完整的理论体系和成熟的评价框架。
待评价图像信号的质量可以通过与原始图像信号相比之后获得的误差信号来进行质量分析。
图像质量的下降与误差信号的强弱相关。
3.1.1均方差（Mean Squared Error）和峰值信噪比(Peak Signal-Noise Ratio)最简单的主观评价方法MSE和PSNR可由下列表达式表示：上式中，f original(i,j)代表参考图像在空间位置(i,j)的灰度值，f distorted(i,j)代表失真图像在空间位置的(i,j)的灰度值。
虽然MSE和PSNR计算形式上非常简单，物理意义理解也很清晰，但是因为它们是基于失真图像和参考图像像素对之间随机误差差异而定义的．本质上没有考虑没有将HVS特性引入到图像质量评价当中来，只是单纯从数学角度来分析差异，与图像的感知质量之间没有必然联系，所以有时候会出现评价结果的不准确性。
3.1.2加权均方误差(weighted MSE)与加权峰值信噪比(weighted PSNR)结合人眼的视觉特性，对传统图像质量客观评价算法MSE、PSNR进行加权处理，得到了加权均方差(wMSE)评价方法与加权峰值信噪比(wPSNR)评价方法，以达到在评价方法中融入HVS特性的目的。
加权均方差的总体实现过程为：首先对经二维离散傅立叶变换的原图像和目标图像频谱，依据HVS分别予以子带分割．并对获取的系列子带频谱进行二维傅立叶反变换，建立相应的原图像和目标图像的子带图像系列；然后分别计算逐个子带图像对应的MSE值，并依据各子带视觉加权系数Wi进行加权处理；经过wMSE的阈值判决，最终得出该图像质量的评价等级。
加权信噪比的主要思想为：首先将原始载体图像划分为区；分别对图像不同区域的象素设定不同的加权系数；计算原始图像和待测图像的误差，整幅图像的加权均方根误差wMsE为；wMSE=w x,y[(f x,y−f x,y′)2N−1J=0M−1i=0]1/2M N其中w(x,y)表示在(x，y)处的象素所属区域的加权系数；最后计算加权峰值信噪比wPSNR：wPSNR=10*lg(f max2/wM SE2)。
通常，对于灰度图像有：f m ax=255。
wMSE和wPSNR方法使得客观评价方法与主观感觉达到一定程度的统一，但是所带来的问题是计算复杂度提高。
3.1.3基于人眼视觉系统（Human Visual System，HVS）的结构相似度方法HVS模型的主要特性包括视觉非线性、多通道、对比敏感度带通、掩盖效应、多通道间不同激励的相互作用以及视觉心理特征，可以简化描述为如下一系列过程。
图1 人类视觉模型其中非线性、多通道、对比敏感度带通和掩盖效应特性研究较多，已有相应的计算模型。
而多通道间不同激励的相互作用和视觉心理特征还无法根据生理特性得到精确的计算模型。
自然图像具有特定的结构，像素间有很强的从属关系，这些从属关系反映了视觉场景中的结构信息。
由此，Wang等人提出了基于结构失真的图像质量评价方法，称为结构相似度(SSIM)方法，流程可用下图表示。
图2 结构相似法(SSIM)方法框图该方法认为光照对于物体结构是独立的，而光照改变主要来源于亮度和对比度；所以它将亮度和对比度从图像的结构信息中分离出来，并结合结构信息对图像质量进行评价。
该类方法在某种程度上绕开了自然图像内容的复杂性及多通道去相关问题，直接评价图像信号的结构相似性。
该方法的出发点是要有效模仿人眼提取视觉场景中结构信息的能力，评价结构信息与人眼主观感知非常接近。
因此，采用结构相似性可提供与人眼主观感知图像失真非常接近的一种客观评价。
SSIM 评价方法通过测量图像结构信息的改变来反映图像质量的失真情况，实现复杂度较低，应用性较强；但同时也屏蔽掉了HVS的其它生理特征，评价过程不易于解析。
3.2部分参考方法(Reduced Reference，RR)部分参考评价方法只需提取部分原始图像数据用于评价，相对于全参考评价方法，这种方法灵活性强，适用范围广泛，具有传输数据量小，可靠性高等特点，受到了越来越多人的关注，更具研究价值。
如图3为一个部分参考弄图像质量评价模型。
图3 一个部分参考弄图像质量评价模型在这个模型中，发送端有一个特征提取过程，所提取的特征一般数据量远远小于原始图像数据，并通过辅助通道传输到接收端。
辅助通道通常认为是没有误差的，虽然实际上做不到绝对没有误差，但相对于原始图像，特征数据量少，其误差更容易控制，而且即使在有误差的情况下，其对图像质量评价也非常有意义。
一个成功的部分参考型图像质量评价方法必须在特征数据率和图像质量的预测精度上取得很好的平衡。
这是因为，如果部分参考型特征数据率越大，能包含参考图像的信息就越多，得到的预测就会越精确，但这也会给传送这些参数造成很大负担；相反，数据量越小就越易于传送，但最终的预测也会越差。
对于部分参考型图像质量的评价方法而言，其实质是统计失真图像相对原始图像的某种或某些特征信息的变化。
所以，如何有效地提取和统计图像的特征信息成为对图像质量评价的关键。