增强图像的客观质量评价算法研究
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。
基于深度学习的低光照图像增强算法研究与实现
基于深度学习的低光照图像增强算法研究与实现低光照条件下拍摄的图像往往存在着明显的噪点和模糊，影响了图像的质量和细节。
为了改善这一问题，研究者们提出了很多低光照图像增强算法。
其中一种较为有效的方法是基于深度学习的算法。
本文将重点介绍基于深度学习的低光照图像增强算法的研究与实现。
首先，我们需要了解深度学习在图像增强领域的基本原理。
深度学习是一种机器学习算法，它通过模拟人脑神经元的工作原理来提取和学习特征。
在图像增强中，深度学习可以自动学习低光照图像中隐藏的有用信息，从而改善图像的质量。
在低光照图像增强算法的研究中，研究者们采用了多种不同的深度学习模型来解决这一问题。
其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是最常用的模型之一。
CNN是一种专门用于处理图像的神经网络，它能够有效地提取图像中的特征信息。
在低光照图像增强中，CNN可以通过学习大量的低光照图像和其对应的增强图像，来建立一个预测模型。
该模型可以通过输入低光照图像，输出一张增强后的图像。
训练模型时，可以使用真实拍摄的低光照图像作为输入，使用其增强图像作为标签，通过反向传播算法不断调整模型的参数，使其能够更好地生成高质量的增强图像。
此外，为了提高低光照图像增强算法的效果，研究者们还采用了一些改进策略。
例如，引入自适应参数，根据不同的低光照条件动态调整参数，以适应不同的图像。
另外，一些研究还将传统图像增强技术与深度学习相结合，以进一步提高增强效果。
在实际应用中，基于深度学习的低光照图像增强算法已经取得了显著的效果。
例如，在夜间拍摄的照片中，通过使用这些算法进行增强，可以使得图像的细节更加清晰，噪点明显减少。
这对于安防监控、无人驾驶等领域具有重要的应用价值。
然而，基于深度学习的低光照图像增强算法仍然存在一些挑战和问题。
首先，需要大量的标注数据来训练深度学习模型，这在某些情况下可能比较困难。
其次，深度学习模型的复杂性导致了其计算开销较大，需要较高的计算资源和时间成本。
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。
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现1. 引言1.1 研究背景图像对比度增强是数字图像处理中的一个重要领域，它能够提高图像的视觉质量，使图像更加清晰、鲜明。
随着现代科技的快速发展，图像在各个领域的应用越来越广泛，因此对图像进行对比度增强处理的需求也越来越迫切。
在数字图像处理领域，图像对比度增强处理是一种经典的技术，通过调整图像的灰度级范围，提高图像的对比度，使图像更加清晰和易于观察。
对比度增强处理可以应用于医学影像、卫星图像、照片修复等领域，有效提升图像质量和信息量。
随着数字图像处理算法的不断发展和完善，基于matlab的图像对比度增强处理算法也得到了广泛研究和应用。
通过matlab编程实现图像对比度增强处理算法，可以快速、高效地对图像进行处理，并进行实验验证和效果分析。
研究基于matlab的图像对比度增强处理算法的研究与实现具有重要的理论意义和实际应用价值。
1.2 研究目的研究目的是探索基于matlab的图像对比度增强处理算法，通过对比不同算法的效果和性能进行分析，进一步提高图像的清晰度和质量。
具体目的包括：1. 深入理解图像对比度增强处理的基本原理，掌握常用的算法和技术；2. 研究基于matlab的图像对比度增强处理算法实现的方法和步骤，探究其在实际应用中的优劣势；3. 通过实验结果与分析，评估不同算法在提升图像对比度方面的效果和效率；4. 对现有算法进行优化与改进，提出更加有效的图像对比度增强处理方法；5.总结研究成果，为今后进一步完善图像处理技术提供参考和借鉴。
通过对图像对比度增强处理算法的研究与实现，旨在提高图像处理的效率和质量，满足不同应用领域对图像处理的需求，促进图像处理技术的发展和应用。
1.3 研究意义对比度增强处理是图像处理领域中一项重要的技术，在实际应用中有着广泛的使用。
通过增强图像的对比度，可以使图像更加清晰、鲜明，提高图像的质量和观感效果。
对比度增强处理在医学影像分析、卫星图像处理、数字摄影等领域都有着重要的应用。
弱纹理区域图像增强算法研究
弱纹理区域图像增强算法研究随着数字图像技术的快速发展，图像处理技术早已成为许多领域中不可或缺的一个环节。
然而，在许多实际场景中，由于照片条件、器材等原因，一些拍摄出来的图像中往往存在一些低对比度、含噪声、信息模糊等问题，这些问题会使图像分析和识别变得困难。
因此，在处理此类问题时，图像增强算法显得尤为重要。
本文将针对弱纹理区域图像增强算法进行研究并进行探讨。
一、弱纹理区域图像特点弱纹理区域指的是图像中纹理信息量较少的区域，这种区域通常在室外、灰色天气以及昏暗的照明条件下拍摄。
在这种区域，由于光照不足、阴影、反射等因素的影响，纹理疏松、对比度低，且很难进行自适应增强，这使得纹理区域的信息识别、表达等难度加大。
二、弱纹理区域增强方法1. 基于小波变换的增强方法小波变换是一种常用的多尺度分解技术，可将信号分解为不同频率分量的多个子带，从而处理具有不同特征的信号。
在弱纹理区域中，小波变换能够很好地处理纹理细节信息，因此经常被用于弱纹理图像的增强处理。
其中，小波软阈值法是一种常用的基于小波变换的图像增强方法，通过选择不同的阈值来追踪各个子带，达到增强的目的。
2. 基于拉普拉斯算子的增强方法拉普拉斯算子通常用于锐化图像边缘信息，由于弱纹理区域的边缘信息通常是模糊、模糊和不明显的，因此采用类似的算法对弱纹理区域进行增强也是行之有效的一种选择。
通过对输入图像进行拉普拉斯变换并选取合适的亮度值进行调节，使模糊的信息被增强，从而达到弱纹理区域图像的增强效果。
3. 基于Retinex理论的增强方法Retinex理论是一种可以模仿人类视觉对颜色的感知能力的色彩修正算法。
在缺乏信息的图像中，Retinex理论通过产生图像的光线感知，并用这些信息对可见区域内的颜色进行校正，从而增强图像。
因此，基于Retinex理论的增强方法适用于弱纹理图像处理。
但是，这种方法可能会过度增强某些区域，因此需要合理的参数选择。
三、弱纹理区域增强算法的综合应用根据实际情况，在弱纹理区域图像的处理中采用单一算法的效果并不如人意。
图像处理中的图像增强方法对比与分析
图像处理中的图像增强方法对比与分析导语：在图像处理领域中，图像增强是一个重要的技术，用于改善图像的质量和清晰度。
随着计算机视觉和机器学习的发展，各种图像增强方法被提出和应用于不同领域，如医学影像、卫星图像等。
本文将对几种常见的图像增强方法进行对比与分析，包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波和深度学习。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像的像素灰度分布来增强图像对比度和亮度的方法。
该方法基于直方图的统计特性，可以将原始图像的像素值重新映射到更广泛的范围内，以获得更丰富的灰度级。
直方图均衡化对均匀分布和低对比度的图像效果较好，但对于具有极大动态范围和特定区域灰度差异的图像效果可能不理想。
并且，它也容易产生过度增强的效果，导致图像细节丢失。
二、灰度拉伸灰度拉伸是一种通过重新分配图像的像素灰度级以增加图像对比度的方法。
它基于简单的线性变换，将图像的最低灰度级映射到最小灰度值，将最高灰度级映射到最大灰度值，而中间的灰度级按比例进行映射。
灰度拉伸适用于具有低对比度的图像，可以有效增强图像的细节和边缘。
然而，灰度拉伸方法需要手动选择合适的灰度级范围，并且无法处理非线性关系和部分区域的对比度差异。
三、滤波滤波是一种基于图像频谱的增强方法，通过去除图像中的噪声和模糊以提高图像质量。
滤波方法包括低通滤波和高通滤波。
低通滤波可以平滑图像并去除高频噪声，常用的滤波器包括均值滤波和高斯滤波。
高通滤波可以增强图像的边缘和细节，常用的滤波器包括拉普拉斯滤波和Sobel滤波器。
滤波方法可以较好地增强图像的细节和对比度，但也可能导致图像的细节损失和边缘模糊。
四、深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的图像增强方法，它通过训练模型学习图像的特征和映射关系，以生成更高质量的图像。
深度学习方法可以根据不同任务和需求进行适应性调整和优化，具有较强的非线性建模和适应能力。
随着深度学习算法的不断发展和硬件计算能力的提升，该方法在图像增强方面取得了许多重要的突破。
图像去雾增强算法的研究-文献综述
福州大学专业英语文献综述题目：图像去雾增强算法的研究姓名：学号：专业：一、引言由于近年来空气污染加重，我国雾霾天气越来越频繁地出现，例如：2012底到2013年初，几次连续七日以上的雾霾天气笼罩了大半个中国，给海陆空交通，人民生活及生命安全造成了巨大的影响。
因此,除降低空气污染之外，提高雾霾图像、视频的清晰度是亟待解决的重要问题。
图像去雾实质上就是图像增强的一种现实的应用。
一般情况下,在各类图像系统的传送和转换(如显示、复制、成像、扫描以及传输等）总会在某种程度上造成图像质量的下降。
例如摄像时,由于雾天的原因使图像模糊；再如传输过程中,噪声污染图像，使人观察起来不满意;或者是计算机从中提取的信息减少造成错误，因此，必须对降质图像进行改善处理，主要目的是使图像更适合于人的视觉特性或计算机识别系统。
从图像质量评价观点来看，图像增强技术主要目的是提高图像可辨识度。
通过设法有选择地突出便于人或机器分析的某些感兴趣的信息,抑制一些无用信息，以提高图像的使用价值，即图像增强处理只是增强了对某些信息的辨别能力［1］.二、背景及意义近几年空气质量退化严重,雾霾等恶劣天气出现频繁，PM2。
5[2］值越来越引起人们的广泛关注。
在有雾天气下拍摄的图像，由于大气中混浊的媒介对光的吸收和散射影响严重,使“透过光"强度衰减，从而使得光学传感器接收到的光强发生了改变，直接导致图像对比度降低，动态范围缩小，模糊不清,清晰度不够，图像细节信息不明显，许多特征被覆盖或模糊，信息的可辨识度大大降低。
同时，色彩保真度下降，出现严重的颜色偏移和失真，达不到满意的视觉效果［3—6]。
上述视觉效果不佳的图像部分信息缺失，给判定目标带来了一定的困难,直接限制和影响了室外目标识别和跟踪、智能导航、公路视觉监视、卫星遥感监测、军事航空侦察等系统效用的发挥，给生产与生活等各方面都造成了极大的影响[7—9].以公路监控为例,由于大雾弥漫，道路的能见度大大降低，司机通过视觉获得的路况信息往往不准确，进一步影响对环境的判读，很容易发生交通事故，此时高速封闭或者公路限行,给人们的出行带来了极大的不便［10］。
图像处理中的图像增强算法使用技巧
图像处理中的图像增强算法使用技巧在图像处理领域，图像增强是一项重要的任务。
图像增强的目标是提高图像的视觉质量，使得图像更加清晰、鲜明，以便更好地进行后续处理或者人眼观察。
为了实现这一目标，图像增强算法被广泛使用，并且不断发展。
下面将介绍一些常见的图像增强算法以及它们的使用技巧。
1. 线性滤波线性滤波是一种基础的图像增强算法，常用于对图像进行平滑和锐化。
常见的线性滤波算法包括均值滤波、高斯滤波和拉普拉斯滤波。
在使用线性滤波算法时，需要根据图像的特点选择合适的滤波器大小和参数设置，以达到最佳的增强效果。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，用于提高图像的对比度。
它通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度范围内。
在应用直方图均衡化时，需要注意处理图像的局部对比度，以避免过度增强和失真。
3. 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像增强算法，通过对图像的像素进行运算来改变图像的外观。
常见的空域滤波算法包括锐化滤波、边缘增强和细节增强。
使用空域滤波算法时，需要选择合适的滤波器类型和参数，以获得理想的增强效果。
4. 频域滤波频域滤波是一种基于图像的频率分析的图像增强算法。
它通过对图像的傅里叶变换来分析图像的频谱特征，并根据需要对频谱进行修正，从而改变图像的视觉质量。
常用的频域滤波算法包括高通滤波和低通滤波。
在应用频域滤波算法时，需要注意选择合适的频率域区域和阈值，以避免引入噪声和失真。
5. 增强图像细节图像细节是图像中重要的信息之一，因此在图像增强过程中，保留和增强图像的细节是很重要的。
为了增强图像的细节，可以使用局部对比度增强算法、非局部均值算法、细节增强滤波器等。
这些算法可以根据图像的特点和需求来调整参数，以突出图像的细节。
6. 抑制噪声图像中常常存在各种类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
噪声会影响图像的视觉质量和后续处理的效果，因此在图像增强中需要考虑对噪声的抑制。
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增强图像的客观质量评价算法研究
摘 要：增强图像是指与原始图像相比，在清晰度、
饱和度和亮度等方面所增强的图像。图像增强被广泛应用在
生活中。因此，对增强图像精确的质量评价具有非常重大的
意义。然而，现有的增强图像质量评价算法不能够对增强图
像的质量进行精确评价。文章算法综合考虑增强图像与原始
图像的结构相似度、色彩饱和度相似度和清晰度相似度对增
强图像作出评价。文章算法在现有的增强图像数据库中的测
试结果显示，文章算法的性能优于传统的质量评价算法和现
有的增强图像质量评价算法。
关键词：增强图像；结构相似度；饱和度；清晰度
图像增强是指增强图像的清晰度、饱和度和对比度等图
像特性，提高图像的质量。传统的图像质量评价算法有很多
种。例如，视觉信噪比VSRN算法根据不同的图像噪声对图
像质量进行评估。视觉信息保真度VIF图像质量评价算法是
以自然场景统计模型（NSS）、图像失真和人类视觉失真建模
的判据。MAD算法则通过比较参考图像与测试图像的平均绝
对差对图像质量进行评价。但上述这些算法无法对增强图像
的质量进行有效评价。相关文献建立并公开了数字增强图像
质量（DRIQ）数据库，并且为增强图像提出了一种改进的全
参考MADa算法。本文的算法从图像的结构对比度、清晰度
和色彩饱和度3个方面对增强图像进行评价并调整了它们在
公式中所占的比重。与现在最好的MADa算法相比，本文的
算法在图像质量恢复的评估方面与主观评价值有更好的一
致性。
1 关于增强图像的质量评价算法
本文得到原始图像和增强图像的饱和度图像并对饱和
度图像求均值得到每幅图像的饱和度评价值并与参考图像
得到的值进行比较得到饱和度相似度，然后，求得图像的结
构相似度和清晰度相似度。最后通过以上3个指标得到图像
质量的综合评价值。
1.1 图像结构相似度
自从 Cabor提出了解析信号之后，Hilbert变换在信号处
理领域得到了广泛的应用。本文由特征相似性指数算法得到
图像的结构相似度Fsim。
1.2 色彩饱和度相似度
为了对图像的饱和度进行分析，本文将图像由RGB彩色
空间转换到HSI彩色空间并从中获得饱和度图像。颜色图可
以根据2个因素进行评估：一是图像中各种颜色与中心灰度
的平均距离；一个是图像中不同彩色之间的距离。
设一幅M×N的饱和度图像S，其均值计算如下：
3 实验结果与分析
3.1 算法效果的评价指标
为了测试本文提出的图像质量客观评价结果与主观感
知的契合度，本文选择了3个评价标准：皮尔森积矩相关系
数、斯皮尔曼等级相关系数、均方根误差来评价算法的性能。
本文采用非线性回归函数Logistic函数对提出的算法进行了
评价，拟合结果如图1所示。通过拟合曲线可以看出算法得
出的客观评价值较好地聚集在拟合曲线附近，说明算法可以
对增强图像的质量进行有效评价。
3.2 算法的对比结果
表1是本文将不同图像质量评价算法在数据库上的测试
值对比结果。
通过与其他算法的比较发现，本文新建立的算法的评价
效果比已经存在的算法的评价效果好。与其他算法相比，本
文的算法皮尔森积矩相关系数（PLCC）和斯皮尔曼等级相关
系数（SROCC）值更加接近1，而均方根误差的值也减小了
4.96%。这样看出本文的算法得到的PLCC和SRCC最高，RMSE
最低。
客观评价值
4 结语
增强图像在色度、清晰度等方面都比原始图像有了提高。
人眼可以对图像的质量作出准确的判断，但是现有的图像增
强评估算法无法完成这一任务。本文的算法从图像的结构相
似度、色彩饱和度以及清晰度3方面评价增强图像质量，获
得的评价值和人眼的主观评价值有很好的一致性。说明本文
的算法可以在没有高质量的参考图像的条件下评价增强图
像的质量并取得可靠的增强图像质量评价结果。
[参考文献]
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[3]王永峰，模糊图像感知质量评价算法研究[D].北京：
北京邮电大学，2013.
Study on Objective Quality Assessment for Enhanced
Images
Zhang Feng， Wu Yidong， Zheng Jia， Ma Min（College
of Information and Electrical Engineering， China University of
Mining and Technology， Xuzhou 221116， China）
Abstract： Compared with the original images， enhanced
images have a good quality at sharpness， saturation，
brightness and so on. The enhanced images have been widely
applied in our life， it is significant to assess the quality of
enhanced images precisely. However， the exsiting algorithms
can’t get the correct evaluation about enhanced image. In this
paper， we obtain quality evaluation of enhanced images from
structural similarity， color saturation similarity and sharpness
similarity .We make the contrast test with the database.
Experiment shows that our algorithm has a better performance
than traditional and existing algorithms.
Key words： enhancement image； structural similarity；
color saturation； resolution