利用局部相位量化实现图像质量评价的方法
.上岗证(1)
：CT打卡：CT选择高千伏的原因：1、较高的千伏值，能够减少光子能的吸收衰减系数；2、能够降低骨骼和软组织的对比度；3、能够增加穿透率，使探测器能够接收到较高的光子流；4、能够增加探测器的响应系数。
准直器的作用：1、决定扫描层厚2、可以减少辐射，提高图像质量CT打卡：以CT为例，为了适应诊断的需要，在重建算法中大体分为三种，即高分辨算法、软组织算法和标准算法。
1、高分辨算法实际是一种突出轮廓的算法，它在图像重建时扩大对比度，提高空间分辨力；但是增加了图像噪声。
2、软组织算法则是采用一种使图像边缘平滑柔和的算法，图像的高对比度下降，而噪音减少，密度分辨力提高，软组织层次清晰。
3、标准算法则不必采取附加平滑和突出轮廓的措施。
CT打卡：纵向分辨率是指扫描床移动方向或人体长轴方向的图像分辨率，它表示了CT机多平面和三维成像的能力。
重建矩阵决定空间分辨率且呈正比，像素噪声影响密度分辨率最大的影响因素。
CT打卡：P51-59X线数字影像的获取方式：胶片数字化仪，计算机X线摄影CR，电荷耦合器CCD，碘化铯/非晶硅平板探测器和非晶硒平板探测器。
数字影像质量的评价要素是信噪比（SNR），它通过调制传递函数（MTF），量子检出率（DQE），噪声等效量子数（NEQ）进行评价。
数字图像的优势：1、密度分辨率高；2、可进行后处理；3、可以存储、调阅、传输或拷贝。
数字图像的形成：1、图像数据采集，分三步，分割、采样、量化；2、快速实时信号处理，进行图像重建；3、图像的处理，有点阵处理、局部处理、框架处理及几何方法处理。
CT打卡：P23X线影像质量的评价1、主观评价：主要有金属网法、Bureger法、并列细线法。
目前，主要应用于ROC曲线。
2、客观评价：均方根值（RMS）和维纳频谱（WS）、调制传递函数（MTF）、噪声等价量子数（NEQ）和量子检出率（DQE）3、综合评价：以诊断学要求为依据，以物理参数为客观手段，再以能满足诊断学要求的技术为保证，同时充分考虑减少辐射量。
图像清晰度评价函数的研究
图像清晰度评价函数的研究
图像清晰度评价函数是指对输入的图像进行评估，得到一个数值结果，用于表征图像
的清晰度程度。
目前，图像清晰度评价函数的研究已经成为计算机视觉领域的热点之一。
在图像清晰度评价函数的研究中，主要存在两种评价方法：主观评价和客观评价。
主
观评价是通过人工观察和主观感受来评价图像的清晰度。
这种方法要求评价者进行参与，
并容易受到主观因素的影响。
相比之下，客观评价方法是利用计算机算法对图像进行评价，可以减少主观因素的干扰，评价结果更加客观和准确。
对于客观评价方法，研究者们提出了多种图像清晰度评价函数。
这些函数主要从以下
几个方面来评估图像的清晰度：频域特征、空域特征、梯度特征和模糊特征。
频域特征是通过对图像进行傅里叶变换，得到图像的频谱信息，从而评估图像的清晰度。
常用的频域特征包括幅度谱、相位谱和能量谱等。
通过计算这些特征，可以得到与图
像清晰度相关的指标。
除了上述提到的特征，还有一些其他的特征也被应用到了图像清晰度评价函数中，如
高频特征、图像对比度和局部特征等。
通过综合考虑这些特征，可以得到更加准确和鲁棒
的图像清晰度评价结果。
图像清晰度评价函数的研究是一项具有挑战性和实用性的工作。
通过对图像进行特征
提取和特征分析，可以得到与图像清晰度相关的指标。
这些评价函数可以广泛应用于图像
质量评估、图像增强和图像处理等领域，具有很大的应用前景。
基于PSNR与SSIM联合的图像质量评价模型
第27卷第2期2007年2月计算机应用Computer App licationsVo l. 27 No. 2Feb. 2007文章编号: 1001 - 9081 ( 2007) 02 - 0503 - 04基于PSNR与SSIM联合的图像质量评价模型祁云平1 ,马慧芳2 ,佟雨兵3 ,张其善3( 1. 西北师范大学物理与电子信息工程学院,甘肃兰州730070;2. 西北师范大学数学与信息科学学院,甘肃兰州730070;3. 北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100083)(qiyunp ing@ si na. com )摘要:提出将峰值信噪比( PSNR )和结构相似度( SS I M )联合起来建立图像质量评价模型,先利用聚类分析法根据PSNR 值和SS I M 输出值对样本图像进行规整聚类,聚类结果用来对支持向量机进行小样本训练得到分类器,然后对不同类别的图像运用不同的质量评价规则,评价规则由二元线性回归法确定;最后,任一图像的分类采用支持向量机分类器实现。
实验结果表明该模型的输出能更有效地反映图像的主观质量。
关键词:聚类分析;小样本数据;质量评价;线性回归;支持向量机中图分类号: TP918. 8 文献标识码: AImage qua lity a ssessing m odel ba sed on PSNR and SS I MQ I Yun2p i ng1 , MA Hui2fang2 , TON G Yu2b i ng3 , ZHAN G Q i2shan3(1. College of Physics and Electronics Engineering, N orthwest N or m a l U niversity, Lanzhou Gansu 730070, C hina;2.College of M athem atics and Inform ation Science, N orthw est N or m a l U niversity, Lanzhou Gansu 730070, China;3.School of Electronics and Inform ation Engineering, B eihang U niversity, B eijing 100083, China)Abstract: Peak Signal Noise Ratio (PSNR ) and Structure S im ilarity (SS I M) were combined to set u p the im age quality assessing model. Cluster analysis was used to make the samp les data to be clustered into different kinds. The result as sm all data sets was used to train Support Vecto rMachines Classifier which was used to class any im age into different kinds according to PS NR and SS I M. The quality of the i m age with different kinds was assessed with different strategies. The results of the test show the model output can reflect the im age subjective quality effectively.Key words: cluster analysis; small data sets; quality assessing linear regression; Support Vector Machines (SVM )0 引言目前绝大部分图像压缩算法都采用有损压缩方法去除视觉冗余信息,压缩后牺牲了信源的部分信息。
半参考和无参考图像质量评价新方法
本文提出了一种基于深度学习的半参考图像质量评价方法，通过改进现有的卷积神经网络结构，实现了言，第2章介绍相关研究背景和现状，第3章详细描述所提出的方法，第4章为实验验 证和结果分析，第5章为结论和展望。
02
半参考图像质量评价方法
基于深度学习的半参考图像质量评价方法
03
在无参考图像质量评价方面，虽然已经取得了一定的进展 ，但仍存在许多挑战。例如，如何准确地评估图像的某些 特定属性（如色彩、纹理等）以及如何处理不同类型和不 同光照条件下的图像等。未来可以针对这些问题进行深入 研究。
THANKS
感谢观看
03
无参考图像质量评价方法
基于机器学习的无参考图像质量评价方法
1 2
深度学习模型
利用深度学习技术，构建卷积神经网络（CNN ）模型，通过大量训练数据学习图像特征和品质 评分之间的关系。
迁移学习
将预训练的深度学习模型应用于不同场景和任务 ，通过微调的方式适应新的数据集。
3
自监督学习
利用无标签数据，通过自监督学习的方式，让模 型从无标签数据中学习到图像特征和品质评分之 间的关系。
结构相似性指数（Structural Similarity Index, SSIM）： 通过比较两幅图像的结构信息来评估它们的相似度。
基于自相似性的无参考图像质量评价方法
自相似性
图像中的像素之间存在一定的相关性，这种相关性可以用于评估图像的质量。
非局部均值（Non-local Means,…
通过计算像素之间的非局部相似性来平滑图像，从而降低噪声和失真。
方法分析和讨论
方法分析
在分析实验结果时，我们发现半参考图 像质量评价方法能够利用参考图像的信 息，更好地评估图像的整体质量和清晰 度。而无参考图像质量评价方法则更注 重局部细节和结构信息，因此在一些场 景下具有优势。此外，我们还发现一些 新兴方法如深度学习等在图像质量评价 方面具有巨大潜力。
失焦图像的无参考质量评价
失焦图像的无参考质量评价刘玉涛;赵德斌【摘要】自然图像很容易受到不同失真的干扰,比如模糊、噪声、块效应等,这些失真都会降低图像的质量.在所有失真图像里面,失焦图像是最常见的失真图像,而且占据了很大的比例.然而,针对失焦图像质量评价的研究仍然较少.因此,在这篇文章中,提出了一个专门的失焦图像质量评价的方法,叫做GPSQ.在GPSQ中,首先提取2种低视觉层次的特征,包括梯度幅值(Gradient Magnitude)和相位一致性(Phase Con-gruency)来度量图像的模糊度;然后,对失焦图像进行显著性检测,从而得到图像的显著图.最后,利用图像的显著图加权图像的结构图而对图像的视觉质量做出估计.实验结果证明了本文提出的方法GPSQ取得了与主观质量评价较高的一致性.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2018(008)005【总页数】8页(P1-7,12)【关键词】视觉质量评价;失焦模糊;相位一致性;图像显著性【作者】刘玉涛;赵德斌【作者单位】哈尔滨工业大学计算机科学技术学院,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学计算机科学技术学院,哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41引言随着手机相机的普及使得图像的获取变得非常便捷。
然而，不适当的相机参数或者人为拍摄的随意性使得获取的照片很容易遭受失真的干扰。
这些失真主要有模糊、噪声、对比度改变等等。
在失真图像里面，失焦模糊图像占据很大比例，因此，本文提出一种专门用于失焦图像的质量评价的方法。
该方法不仅可以在拍摄过程中检测失焦模糊图像的质量，还可以帮助在拍摄后期剔除失焦模糊的图像。
一般地，图像质量评价方法可分为3类，即：全参考、半参考和无参考评价方法。
其中，全参考质量评价方法是指在原图或者无失真图已知的情况下，通过比对原图和对应的失真图来预测失真图的质量。
代表性的方法主要有 PSNR（peak signal－to noise ratio）和 SSIM （structural similarity index）［1］等。
【国家自然科学基金】_无参考图像质量评价_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731
推荐指数 8 6 5 5 3 3 3 3 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
科研热词 图像质量评价 结构相似度 人类视觉系统 边缘宽度 视觉感受 立体图像质量评价 无参考评价 无参考 峰值信噪比 图像处理 噪声水平 全参考评价
推荐指数 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
科研热词 图像质量评价 人眼视觉系统 颜色质量 颜色协调性 超分辨率重建 视觉测量 自然场景统计模型 能量补偿 综合感知差 结构相似度 照明 清晰度 无缝拼接 无参考图像质量评价 无参考图像 无人机遥感影像 控制点配准算法 彩色融合图像 彩色图像质量评价 小波变换 对比度调制法 对比度信噪比 客观评价 奇异值分解 多尺度预测 图像去噪 全变分 r-g色域峰值偏差
科研热词 无参考 模糊图像质量评价 无参考图像质量评价 图像质量评价 相位一致 模糊估计 支持向量回归 广义回归神经网络 灰度共生矩阵 广义高斯分布 奇异值分解 人类视觉系统 dct系数 预处理与后处理 集成方法 降晰函数辨识 遥感 质量评价 自然场景统计 结构相似度 结构保持性能 经验模式分解 红外图像 离散tchebichef变换 相干斑噪声 特征偏离 热中子ct技术 灰度-梯度共生矩阵 湍流退化 清晰度评价 清晰度 气动光学效应 模糊熵 模糊图像 梯度结构相似度(gsim) 梯度结构相似度 本征模式函数 无参考质量评价 支持向量回归(svr) 局部梯度向量 小波系数 图像质量 图像处理 图像去噪 合成孔径雷达图像 可控金字塔 人眼视觉系统 人眼视觉特性 二维经验模式分解 主观标准评分 tchebichef矩 rbf神经网络
光斑 校正 量化指标 调节
光斑校正量化指标调节1.引言1.1 概述概述激光技术在现代科学和工程领域中扮演着极为重要的角色，但光学系统中常常会出现光斑的形成和校正问题。
光斑是激光束通过透镜或其他光学元件时，在物面或像面上形成的光强分布图案，其形状和尺寸对于光学系统的性能和表现起着至关重要的影响。
因此，光斑的校正和调节是确保光学系统工作正常运行的关键环节。
本文将从光斑校正、量化指标和调节方法三个方面进行探讨。
首先，将介绍光斑校正的基本概念和校正方法，包括传统的机械调整和现代的自动化调节技术。
其次，我们将讨论光斑校正的效果评估方法，用于评估校正后的光斑质量和性能。
然后，我们将详细介绍量化指标的定义与意义，以及常用的光斑质量评估指标，如M²因子、光斑偏心率和光斑直径等。
最后，我们将探讨光斑的调节方法，包括调节原理和调节策略，以实现更好的光斑质量和光学系统性能。
本文旨在全面介绍光斑校正和调节领域的相关知识和技术，为研究人员和工程师提供一份全面的参考。
通过深入了解光斑的校正和调节方法，我们可以更好地理解光学系统中光斑的特性和行为，为光学系统的性能优化和应用提供技术支持。
（注意：以上仅为概述部分的内容，文章的具体内容还需要进一步拓展和详细论述。
）1.2文章结构文章结构部分的内容如下:1.2 文章结构本文主要包括以下几个部分的内容:2. 正文部分2.1 光斑校正：本节将介绍光斑校正的方法和校正效果评估的相关内容。
光斑校正是一种常见的校正方法，可改善光学系统中的光斑模糊问题，提高图像的清晰度和对比度。
2.2 量化指标：本节将讨论量化指标的定义与意义，以及常用的量化指标。
量化指标是评估和衡量图像质量的重要工具，可以帮助我们客观地评价图像的清晰度、饱和度、噪声水平等方面。
2.3 调节方法：本节将介绍调节方法的原理和调节策略。
调节方法是用来对光学系统进行调整和优化的技术手段，可根据实际需求进行参数调节，以获得更好的图像效果。
3. 结论部分3.1 总结：本节将对全文进行总结，概括文章的主要内容和研究结果。
一种图像感知质量评价模型
第19卷第12期2007年12月计算机辅助设计与图形学学报JOURNAL OF COMPU TER 2AIDED DESIGN &COMPU TER GRAPHICSVol 119,No 112Dec 1,2007收稿日期:2007-03-20;修回日期:2007-07-241基金项目:国家自然科学基金(60672072);浙江省自然科学基金(Y106505);宁波市科技攻关项目(2005B100016)1韦学辉,女,1981年生,博士研究生,主要研究方向为多媒体技术、图像质量评价与视频质量评价1李均利,男,1972年生,博士,教授,主要研究方向为图像度量、图像识别、图像编码、图像质量评价、图像匹配与检索等(li 1junli @vip 11631com )1陈 刚,男,1963年生,博士,教授,主要研究方向为分形几何、小波分析、图像编码、图像度量、图像检索、图像加密等1一种图像感知质量评价模型韦学辉1) 李均利2) 陈 刚2)1)(浙江大学数学系 杭州 310027)2)(宁波大学信息科学与工程学院 宁波 315211)(icerosew @1631com )摘要 在观察者观看和评价图像质量的过程中,提取对主观质量评价有重要影响的信息,并构建了一种图像感知质量评价模型1首先在主观评价过程中提取感知亮度、频率以及边缘3种重要信息;然后构造人眼视觉系统对3种信息的响应函数,并通过线性回归分析将函数拟合成为所需的图像感知质量评价模型;最后,分析了模型的预测值与主观质量评价方法给出的质量分数之间的Pearson 相关系数和Spearman 等级相关系数,分别为01966和019491与其他一些有代表性的客观图像质量评价方法相比较,该模型具有明显的优越性1关键词 图像质量;人眼视觉系统;Pearson 相关系数;Spearman 相关系数中图法分类号 TN919181A PerceptionB ased Image Q uality Assessment ModelWei Xuehui 1) Li J unli 2) Chen G ang 2)1)(Depart ment of M athematics ,Zhejiang U niversity ,Hangz hou 310027)2)(School of Inf ormation Science and Engi neeri ng ,Ni ngbo U niversity ,Ni ngbo 315211)Abstract Three important pieces of information are drawn out from the process of subjective image quali 2ty estimation 1For each of the information ,a model is established and also a function is found out to simulate its work on the human visual system 1Then a multi 2linear regression analysis is used to integrate these func 2tions into an equation and used as our perception based image quality assessment model 1Experimental results show that our estimation closely approximates human subjective tests such as mean opinion score ,with high Pearson and Spearman correlation coefficients of 01966and 019491It is a significant improvement over some typical objective image quality estimations such as peak signal 2to 2noise ratio 1K ey w ords image quality ;human visual system ;Pearson correlation coefficient ;Spearman correlation co 2efficient 数字技术的提高,特别是压缩技术的应用、各种媒体传播方式的交叉以及视频和图像观看者观察环境的改变,都需要图像的传播者能够提供满足观察者期望的图像质量1图像质量评价就是评价图像经过各种技术处理(如压缩处理)后图像的质量1图像质量评价方法可以分为2类:主观评价方法和客观评价方法,其中最可信赖的是主观评价方法1主观图像质量评价方法通过图像的观察者来评估图像质量,最常用的主观评价方法是平均意见分(mean opinion score ,MOS )1然而主观评价方法(如MOS )的评价过程烦琐、缓慢,并且容易受到诸多因素(如观察环境,观察者的主观感受等)的影响,代价昂贵,因此它对大多数应用者来说都不适用1传统的客观质量评价方法具有计算方便、易于优化的特点,并且此类评价方法有明显的物理意义,如MSE和PSNR等方法1传统的客观质量评价方法的缺点是它与视觉感知质量之间没有必然的联系1许多动态信号测试方法(如Coekonowski相关,Quality Index[1]和Pratt Edge等)通过图像的某些特征信息来衡量图像质量,但是没有考虑到人眼视觉系统(human visual system,HVS)的特点1最近几年,基于感知质量的图像质量评价方法逐渐成为研究的重点1这类图像质量评价方法通过HVS的某些特点,如视觉灵敏度函数(contrast sensitivity function,CSF),来体现图像的感知质量1如在DCT域内应用CSF来评价图像质量的HVS AN[2]和HVS L2N[3];基于HVS的图像质量评价方法[4]和基于掩盖效应的感知域图像质量评价方法[5]则是在小波变化域上应用CSF 评价图像质量1将图像三构件模型与模拟主观评价模式的模糊积分相结合的评价方法[627]在图像质量评价领域也取得了较好的成绩1本文首先描述了观察者们观看和评估图像的过程以及在此过程中图像的某些信息对HVS的刺激;然后建立模型模拟图像的重要信息和HVS对它们的响应函数,并通过多元线性回归分析将这些响应函数拟合为一个质量评价模型PBAM(perception based image quality assessment model);最后通过与MOS的Pearson相关系数和Spearman相关系数考察模型的功能,并与一些有代表性的客观图像质量评价方法进行比较11 感知质量评价过程观察者观看某幅图像或者外界景物时,首先映入眼内的是图像或者外界景物的明亮程度,也就是说,图像或景物的明暗程度是图像对人眼的第一个刺激1图像的明暗程度可以用亮度信息来描述1作为对HVS的第一个刺激,图像的亮度信息对图像质量评价是最重要的一个信息,观察者将会在整体上对图像是否含有很多的变化和细节获得一个认识1变化和细节的复杂性可以用图像的频域信息描述,所以频域信息是对HVS的第二个刺激1不同的频域信息会给HVS带来不同的刺激:高频信息使得图像细节被HVS感知;中间频域的信息使得图像细节的形状被感知;而低频信息则一向被认为是最重要的图像信息,它使得图像中的某些动作和边缘信息对人眼敏感1通常,用CSF来描述这些功能1为区分2幅相似图像在细节方面的差异,观察者需要仔细地观看它们,特别是图像的重要区域1在图像的各种区域中,边缘区域信息对HVS是最敏感的,也就是说边缘区域是图像的重要区域1如上所述,包括亮度、频域以及边缘在内的3种图像信息在质量评价中起到了重要作用1因此,给出模型模拟这3种信息,构造人眼对3种信息的响应函数并将这些响应函数拟合起来模拟,即可感知质量评价过程1假设Q是最终的图像感知质量, Q1,Q2和Q3分别代表对参考图像和测试图像在3种信息之间的差异,函数f1,f2和f3是HVS对3种信息的响应函数;则Q可以表示为Q=a+ a1f1(Q1)+a2f2(Q2)+a3f3(Q3),其中a,a1,a2和a3是常数12 模型设计211 感知亮度模型Web-Fechner提出了亮度的改变引起HVS反应的理论,指出如果一幅图像f(x,y)感知亮度的改变设为ΔS(x,y),则有ΔS(x,y)=kΔf(x,y)f(x,y)1对该式进行积分可得S(x,y)=k ln(f(x,y))+ k0=(k′lg f(x,y))+k0,其中,k′=k ln10,k0是常数,k是随图像平均亮度的变化而变化的常数1在本文实验中,当图像的平均亮度太大或者太小时k值较小,在亮度信息>192或者<64时,设k=015;其他情况下设k=11于是,参考图像f1(x,y)与测试图像f2(x,y)之间的感知亮度差异可以表示为Q=∑(S1(x,y)-S2(x,y))2 M N= ∑k1lg(f1(x,y))-k2(lg(f2(x,y)))2 M N,其中M和N分别表示图像的长度和宽度1212 频域模型通常用CSF来描述HVS与频域信息之间的关系1虽然不同实验给出的CSF的表达式不同,但是所有的实验都表明CSF是频率函数,并且具有带通滤波器的性质1函数的灵敏度随着频率的过高或过低逐渐降低1在实验中,我们采用Nigan等提出的CSF表达式H(r)=(0131+0169r)・exp(-0129r),其中,r=R2f+C2f ,R f和C f分别表示图像f(x, y)在空间域上的垂直和水平方向频率1这种CSF的图像如图1所示1145112期韦学辉等:一种图像感知质量评价模型图1 视觉灵敏度函数图2 参考图像根据对比度的阈值,将空间频率r 分为5个部分,根据不同频率对图像质量影响的不同,将各个部分的CSF 函数H (r )简化为h (r ):1)极度平坦区1r ∈[0,015)时,图像内容极度平坦,图像任意的细微区别都很容易被觉察到,这段频率对图像质量测量起作用1设h (r )=1-H (r ),并将其记为区域A 12)平坦区1r ∈[015,1),图像内容平坦,但与极度平坦区相比较,图像间的差异不是很容易被觉察1设h (r )=H (r ),并记为区域B 13)目标区1处于频率的中间即r ∈[1,6),通常有观察者感兴趣的目标,是最重要的区域1设h (r )=1,并记为区域C 14)复杂区1r ∈[6,14],图像区域中有很多细节,不易区分图像间的差异,但它们仍然对图像质量评价起作用1设h (r )=H (r ),并记为区域D 15)极度复杂区1r >14,区域中包含了太多的细节信息以至于很难区分图像在这个区域中的差异,因此这个区域对于图像质量评价基本不起作用1设h (r )=0,并记为区域E 1参考图像f 1(x ,y )与测试图像f 2(x ,y )频率上的差异可表示为Q 2=∑(f 1(x ,y )h 1(r )-f 2(x ,y )h 2(r ))2 MN 1213 边缘模型我们用梯度幅度来提取图像的边缘信息1图像f (x ,y )的梯度定义为Δf =G xG y =5f Π5x 5f Π5y,则梯度幅度定义为mag (Δf )=|G 2x +G 2y|1Π2=|(5f Π5x )2+(5f Π5y )2|1Π21 用离散最小二乘阈值选择法来确定边缘阈值1如果图像在某点的梯度幅度大于这个阈值,则该点为图像边缘点;否则,该点就不是边缘点1于是,参考图像边缘点集E 1(x ,y )和测试图像边缘点集E 2(x ,y )的差异定义为Q 3=∑E 1(x ,y )-E 2(x ,y )2 M N 1214 模型的响应函数和函数拟合为获取3种模型与主观评价值之间的函数关系,先用国际广播通信联盟的推荐500(CCIR 500)[6]的决策分类尺度对图像进行主观评价,以获取这些图像的MOS 值1图像的MOS 值Y 获得方法如下:在一定的实验条件下,假设第i 个人对第k 幅图像给出的分数记作A (i ,k ),那么第k 幅图像最终的MOS 值为Y k =1n∑n i =1A (i ,k ),其中n 为观察者的个数1我们用如图2所示的8幅参考图像,采用不同的压缩方法,包括J PEG 压缩、小波压缩和分形压缩等,对每幅参考图像进行不同程度的压缩,每幅参考图像获取15幅失真图像[829]1对每一组图像分别计算出失真图像与参考图像之间的视2451计算机辅助设计与图形学学报2007年觉亮度差异Q 1、频率差异Q 2以及边缘差异Q 3,并考察3种模型与主观评价值MOS 之间的关系1根据图3～5中感知亮度差异点、频率差异点和边缘差异点的分布情况,拟合视觉亮度信息、频率信息以及边缘信息对HVS 的响应函数f 1,f 2和f 31图3～5中横坐标表示由视觉亮度模型、频率模型和边缘模型计算出来的差值以每组为单位归一化到[0,1]后的值,f 1(x )=5104-3152x -11108x 2+10149x 3,f 2(x )=5103-0132x -6153x 2+2177x 3,f 3(x )=3163-11110x -71169x 2+78163x 31图5 边缘差异点分布图图3 感知亮度差异点分布图图4 频率差异点分布图从图3可以看出,感知亮度差异点的分布有很好的规律性,它们均匀而密集地分布在函数f 1曲线的附近1同样从图4也可以看出,频率差异点的分布也有良好的规律性,它们也均匀分布在函数f 2曲线的附近1但是图5中边缘差异点的分布就没有规律性1人眼会对亮度和频率信息的反应比人眼对边缘差异的反应更具有规律性是因为:HVS 对亮度和频率信息的刺激做出的反应是比较直接的,更接近于HVS 的本能反应,受主观和外界因素的影响比较小;而边缘的差异则在很大程度上依赖于观察者在观看图像时是否足够认真细致,观看环境的光线是否充足等诸多条件的制约,因此随机性和主观性的因素比较多,规律性比较差1对3种响应函数的数据进行回归诊断并去除其中的强影响点和异常点后,采用线性回归的方式将三方面信息的响应函数进行拟和作为人眼对图像的感知质量,可以得到回归方程Q =-01620+01643f 1(Q 1)+01485f 2(Q 2)+0105f 3(Q 3)1其中,Q 表示图像的感知质量,f 1,f 2和f 3前面的系数是由多元线性回归分析得出的结果,它能在一定程度上反映3种信息在图像质量评价中的重要性1在感知质量评价过程中,感知亮度信息是对人眼的第一刺激,而频率信息是对HVS 的第二刺激,由此,二者在图像质量评价过程中起到的作用也是最重要的1图像的边缘信息则是对上面两部分信息的补充和完善,而且正如在感知质量评价过程中提及,图像频率信息中包含了图像边缘的部分信息1用逐步线性回归法对上面的结果继续进行分析,可以得到方程Q =-01459+01653f 1(Q 1)+01486f 2(Q 2)1在这个方程中,边缘信息由于对目标函数值MOS 的贡献较小而被忽略1在保证评价模型精确度的同时,考虑到计算复杂度,我们采用该方程作为基于感知的图像质量评价模型,并记作PBAM 13 相关性分析从图6中可以看出,PBAM 的预测值与MOS值之间有很好的一致性1分析客观质量评价方法的预测值与MOS 的评价值之间的相关性可以判断主客观方法间的一致性,同时还可以判定客观质量评价方法的性能1Pearson 相关系数是最常用的相关性判断方法;Spearman 等级相关作为视频质量专家组提出的判断客观视频质量评价方法性能的标准,是用来测试MOS 与客观评价值之间等级次序的345112期韦学辉等:一种图像感知质量评价模型一致性的1本文实验中不但用到了Pearson相关系数而且还用到了Spearman等级相关系数1Pearson 相关系数和Spearman等级相关系数都是区间[-1, 1]中的值,而且如果2种相关系数的绝对值越接近于1,则说明对应的客观质量评价方法与主观评价方法之间的一致性越好,也就是说对应的客观质量评价方法越能反映人眼对图像的感知质量1我们选择几类有代表性的客观质量评价方法与PBAM在Pears on相关系数和Spearman等级相关系数上进行比较,总共选取了包括普遍应用的PSNR等在内的6类共21种客观评价方法:1)基于像素差异1平均绝对误差(mean abs olute error,MAE),均方差(mean square error,MSE)等12)基于信噪比的方法1信噪比(SNR),峰值信噪比(PSNR)等13)基于相关性的方法1Coekonowski相关(Co2 ekonowski correlation,CC),质量索引(quality in2 dex,Q I)14)基于边缘的方法1Pratt边缘检测法(Pratt edge measure,PEM)15)基于频率的方法1通过测量傅里叶变换后的相位和光谱来评价图像质量16)基于HVS的方法1在DCT域上结合CSF 评价图像质量的HVS绝对值范数(HVS AN)和HVS L2范数(HVS L2N)1图6 PBAM预测值与MOS值的关系图通过图7我们可以看出,SNR与PSNR在针对压缩失真时具有很好的Pearson相关系数1由表1可知,它们的绝对值分别为01870和01853,但是, PBAM的Pearson相关系数为01966,远远优越于SNR和PSNR的表现1而在Spearman等级相关上表现最好的是HVS绝对值范数和HVS L2范数,如图7所示,它们的Spearman等级相关系数的值分别为01955和01957,而PBAM的Spearman等级相关系数分别为01949,如表1所示1表1中,#表示不显著1由图7和表1还可以看出,大多数评价方法的Pearson相关系数和Spearman相关系数都不能保持很好的一致性,但是PBAM在2种相关系数上却都有很好的表现1图7 数据相关性分析表1 几种评价方法的相关系数值方法Pearson Spearman方法Pearson Spearman RMES-01762-01861QI-01034# 01609 MAE-01745-01846PEM-01439-01442 MIN-01848-01900SME-01752-01753 MRE-01631-01916SPE-01456-01578 MSE-01597-01861WSE-01790-01760 MSS2NR 01547 01783BSME-01782-01754 SNR 01870 01863BSPE-01428-01573 PSNR 01853 01869BWSE-01737-01709 NCC 01137#-01141#HVS AN-01644-01955IF-012793#-01060#HVS L2N-01683-01957 CC-01698-01704PBAM 01966 019494 结 论本文首先描述了观察者观看图像和评价图像质量的过程,对3种在观看过程中对HVS产生主要刺激的信息———感知亮度信息、频率信息和边缘信息建立了相应的数学模型1根据3种信息与主观评价质量分数之间的关系,构造HVS对3种信息的响应函数1通过多元线性回归分析将3种响应函数拟合成基于感知的图像质量评价模型1考虑到3种信息中边缘信息稳定性和重要性不足,以及它对主观质量影响的规律性不足的问题,在保证评价方法精确度的基础上减少计算量,对质量评价模型进行重新构造1最后应用HVS对感知亮度信息和频率信息4451计算机辅助设计与图形学学报2007年的响应函数构造图像的感知质量评价模型PBAM1为考查PBAM的性能,将它与一些有代表性的客观质量评价方法在与主观图像质量值和MOS之间的Pearson相关系数和Spearman等级相关系数进行比较1结果表明,PBAM具有很好的Pearson相关系数与Spearman等级相关系数,分别为01966和01949;并且在2种相关性上保持了很好的一致性1因此,本文模型在对图像质量评价具有很好的性能1参 考 文 献[1]Wang Zhou,Bovik Alan C1A universal image quality index[J]1IEEE Signal Processing Letters,2002,9(3):77-80[2]Eskicioglu A M,Fisher P S1Image quality measures and theirperformance[J]1IEEE Transactions on Communications,1995,43(12):2959-2965[3]Avcibas I,Sankur B,Sayood K1Statistical evaluation of imagequality measures[J]1Journal of Electronic Imaging,2002,11(2):206-223[4]Wei Chongkui,Cheng Lizhi1An image quality measure schemein the perceptual field via masking[J]1Journal of Image andGraphics:A,2004,9(2):195-200(in Chinese)(魏崇奎,成礼智1一种基于掩盖效应的感知域图像质量评价方法[J]1中国图象图形学报:A版,2004,9(2):195-200)[5]Ding Xuxing,Zhu Rihong,Li Jianxin1A criterion of imagequality assessment based on property of HVS[J]1Journal of Image and Graphics:A,2004,9(2):190-194(in Chinese)(丁绪星,朱日宏,李建欣1一种基于人眼视觉特性的图像质量评价[J]1中国图象图形学报:A版,2004,9(2):190-194)[6]Li J unli,Chen G ang,Chi Zheru,et al1Image coding qualityassessment using fuzzy integrals with a three2component image model[J]1IEEE Transactions on Fuzzy Systems,2004,12(1):99-106[7]Li J unli,Chen G ang,Man Jiaju1Fuzzy integral based objectiveassessment of coding quality of color image[J]1Journal of Com2 puter2Aided Design&Computer Graphics,2005,17(8):1823 -1827(in Chinese)(李均利,陈 刚,满家巨1客观评价彩色图像编码质量的模糊积分方法[J]1计算机辅助设计与图形学学报,2005,17(8):1823-1827)[8]Li J unli,Chen G ang,Chi Zheru1A fuzzy image metric with ap2plication to fractal coding[J]1IEEE Transactions on Image Processing,2002,11(6):636-643[9]Wei Xuehui,Li J unli,Chen G ang1An image quality estimationm odel based on HVS[C]ΠΠProceedings of IEEE TENCON2006, Hong K ong,2006:283-286545112期韦学辉等:一种图像感知质量评价模型。
图像质量检测：清晰度测量
成像设备空间频率响应测量
• 锐化结果用MTF50P和MTF20P计量，表示MTF峰值降到该 百分数处的空间频率，单位是LW/PH ；
• MTF20P接近消失的分辨率，在该频率视觉已不能觉察出 细节， MTF50P表达了感知锐化；
• 每一个MTF50P和MTF20P用2D图像表示，方便对比总体 结果；
成像设备空间频率响应测量
• Speedup：勾选会加速计算，去除噪点及直方图分析； • Edge roughness：计算边缘的粗糙度； • MTF噪点减少：提高MTF精度，尤其是噪点图像； • Channel：默认Y通道， Y = 0.3*R + 0.59*G + 0.11*B； • Color reference和 Color space：当进行颜色分析时使用； • Gamma：用于线性化输入数据，去除RAW转换或者相机的Gamma编码值，
• 3D-Plot： • 3D图是将所有ROI的MTF50按照等
高线的模式进行整体的分析； • 相机成像，理想状态的3D图类似
“草帽”型，中心最高，向边缘方 向缓慢降低； • 从图中可以获取，中心区域的均值、 Part-way区域的均值、四角的均值。
成像设备空间频率响应测量
MTF50大于 MTF50P的 情况，存在 着图像边缘 被如图像处 理软件进行 锐化的可能。
数字图像质量检测
成像设备空间频率响应测量
• 清晰度(Sharpness):是衡量图像质量 的最重要的一个因子，反应了一幅图 像表达细节信息的能力；
• 相对图像获取设备来说，可以通过测 量设备或者是成像系统的空间频率响 应(SFR)，也称为阶调传递函数(MTF)， 表达该设备或者成像系统的获取图像 的清晰度参数；
声音-图像的跨模态处理方法综述
声音-图像的跨模态处理方法综述郑婉蓉; 谢凌云【期刊名称】《《中国传媒大学学报（自然科学版）》》【年(卷),期】2018(025)004【总页数】5页(P74-78)【关键词】跨模态处理; 视听交互; 语谱图; 语音增强【作者】郑婉蓉; 谢凌云【作者单位】中国传媒大学传播声学研究所北京 100024【正文语种】中文【中图分类】TN912.31 引言传统的声音信号(无论是乐音还是语音)处理中，一般都是获取一维的波形数据，进行与声音有关的特征分析或数字信号处理。
同样地，在图像信号处理中，所采用的特征和方法也是直接和二维图像相关的。
这两种视听觉模态的输入信息，一直以来都是在各自的领域进行独立的研究。
近年来，视听交互和融合的心理感知现象在视听觉的信号分析领域得到越来越多的重视，研究人员的分析视角也逐渐地从一维声音信号和二维图像信号的独立分开处理转向创造性的跨模态处理。
声音(图像)的信号处理方法，被运用到另一模态的图像(声音)，从而试图从一个模态上挖掘有用的信息后再应用到另一个模态上。
其中最重要的中介就是语谱图。
语谱图将声音的频谱随时间变化的信息展现在一个二维平面图上，其中横轴是时间，纵轴是频率，某一点处颜色的深浅代表了对应时刻和频率的信号能量大小，也被称为声谱图(spectrogram)。
它虽然反映了声音信号的特征，但是却和二维图像具有相同的属性。
以它为中介，可以完成图像到声音和声音到图像的双向转换，达到跨模态处理的目的。
本文接下来一方面介绍了从语谱图的角度进行声音分类的研究内容及进展情况，包括用于音乐流派分类图像特征类型及其分类的精确度，对普通声音事件分类的方法及其结果。
另一方面对图像到声音的相互转换及关系等相关工作进行了介绍，包括通过修改声音来改变图像或者通过图像处理来改变声音等。
同时提出了基于语谱图的图像处理重建语音，以达到语音增强目的的处理方法。
2 基于语谱图像的声音信号分类研究信息时代早期以来，数字音乐已成为消费类型最多的媒体之一，对于音乐数据的自动分析相应的越来越重要。
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Ｒ Ｅ ＡＬ Ｉ Ｓ Ｉ ＮＧ Ｉ ＭＡＧＥ ＱＵＡ Ｌ Ｉ Ｔ Ｙ ＡＳ Ｓ Ｅ Ｓ Ｓ ＭＥ Ｎ Ｔ ＷＩ Ｔ Ｈ Ｌ ＯＣ ＡＬ
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Ｍａ Ｙａ ｎ （ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ， Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ 如 ｅ ｏ ｆ Ｆ ｉ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｓ ， Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ ７ ３ ０ ０ ２ ０，Ｇ ａ ｎ ｓ ｕ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ａ ｇ ｅ ａ ｒ ｅ ｉ ｆ ｒ ｓ ｔ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｄ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｈ ｉ ｓ ｔ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｏ ｆ Ｌ Ｐ Ｑ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｉ ｓ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｅ ｄ ．Ｆ ｏ ｒ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｔ ｏ ｂ ｅ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｅ ｄ ， ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍ ｅ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗ ｉ ｌ ｌ ｂ ｅ ｐ ｒ ｏ —
第３ ０卷 第 １ 期
２ ０ １ ３年 １月
计 算机 应 用与软件
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｄ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ
Ｖｏ １ ． ３ Ｏ Ｎｏ． １
Ｊ ａ ｎ ．２ ０ １ ３
利 用局 部 相位 量 化 实现 图像 质 量 评 价 的方 法
马 彦
（ 兰州商学院信 息工程学 院 甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ２ ０ ）
摘 要 提 出一种利用局部相位量化 Ｌ Ｐ Ｑ （ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ Ｐ ｈ ａ ｓ ｅ Ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｓ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 来评价 图 像 质量的方法。首先计算参考 图像 的 Ｌ Ｐ Ｑ编 码， 然 后统计 Ｌ Ｐ Ｑ编码在该 图像 中的直方 图。对 需要评价 的图像做相 同操作 。最后用 Ｃ ｈ ｉ — ｓ ｑ ｕ ａ ｒ ｅ距离来度 量参考 图像和待评价 图像质 量
的差别。实验表 明提 出的方 法能够有效评价 图像质量。 关键词 中图分类号 图像 质量 有参考评价 局部相位量化 Ｃ ｈ ｉ — ｓ ｑ ｕ ａ ｒ ｅ距 离 Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ 文献标识码 Ａ
直 方图
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ３ ． Ｏ １ ． ０ ７ ３
低级视觉特性和中级视 觉特性 ， 然后 为这两个 特性在小 波域建
０ 引 言
如何 科学 的评 价图像质量是 图像处理领域急需解决 的问题 之一。按 照人 的参 与与否 ， 图像质量评 价可分 为主观评 价和客 观评 价。因为人是 图像 处理结果 的最终接 受者 ， 所 以主观评价 是图像质量真实的反映 。然 而主观评价 需要人 的参与 ， 评价效 率不高。另外 ， 对相 同的图像不 同的人会做出不同的评 价 ， 因而 Leabharlann Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ
Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍ ｅ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｐ ｈ ａ ｓ ｅ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｓ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ（ Ｌ Ｐ Ｑ） ． Ｔ ｈ ｅ Ｌ Ｐ Ｑ ｃ ｏ ｄ ｅ ｓ ｏ ｆ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｉ ｍ—
评价结果很难达到统一 。因此 图像质量客观评价方法越来越受
到重视。
立欧几里德距离 ， 用 欧几 里德距离 的和来 表征 图像 质量 。实验
表明该方法也取得了很 好的评价 效果 。基 于对 自然 图像 的大量 统计 ， 文献 ［ ３ ］ 提 出了一 种信 息保 真度 Ｉ Ｆ Ｃ（ Ｉ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｆ ｉ ｄ ｅ ｌ ｉ ｔ ｙ Ｃ ｉ ｒ ｔ ｅ ｉ ｒ ｏ ｎ ） 的测量方法 ， 这个方法很好的与人眼特征保持一致 ， 与 传统方法相 比， 其评 价效果 有明显 提升 。文献 ［ ４ ］ 提 出 了一种
ｃ ｅ ｓ ｓ ｅ ｄ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ，ｔ ｅ ｈ ｃ ｈ ｉ － ｓ ｑ ｕ ａ ｒ ｅ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｍｅ ｔ ｉｃ ｒ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｏ ｔ ｂ ｅ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｅ ｄ ． Ｅ ｘ ｐ ｅ ｉ ｒ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｉ ｎ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ Ｒｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍｅ ｎ ｔ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｐ ｈ ａ ｓ ｅ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｓ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｈ ｉ — ｓ ｑ ｕ ａ ｒ ｅ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ Ｈｉ ｓ ｔ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ