基于视觉注意的图像质量评价方法的研究-计算机科学与技术专业论文.docx

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 摘 要 图像质量评价 在图像视 频处理及 计算机视觉 应用等领 域越来越 重要 。人类 作为图像信息的 最终接收者 ，作出的评 价是唯一“正 确”的，但 是 主观评价不 能 被 嵌 入 到 系 统 中 。 故 研 究 的 目 标 是 设 计 能 够 自 动 预 测 图 像 的 感 知 质 量 的 指 标。在本文中， 两种基于视 觉注意的图像 质量评价方 法被提出。 心理物理学实 验表明， 在给定场 景中，人眼 只是关注 其中一部 分区 域并非 所有区域，我们 称被关注区 域为显著区 域。于是，本 文基于显著 区 域的质量主 宰整幅图像的质 量这一假设 ，提出了一 种基于显著性 的评价方法 。 该方法主要 包括三个步骤。 第一，根据 场景中物体 的结构独立于 亮度和对比 度 这一事实， 分别定义了亮度 、对比度和 结构比较函 数，计算参考 图像和失真 图 像的亮度质 量图、对比度质 量图和结构 失真质量图 。第二，根据 参考图像计 算 其显著图。 由于自然图像的 对数频谱具 有局部线性 的特性，在统 计上的奇异 性 被认为是图 像的奇特部分， 即通过对参 考图像在对 数频域的冗余 来计算显著 图 。为了使获 得的显著图更适 合作为权值 ，我们通过 阈值的方法将 显著图处理 为 二值图像。 第三，将显著图 作为亮度、 对比度和结 构三个质量图 的权值进行 融 合，计算失 真图像的最终质 量分数。人 眼高度关注 场景中物体的 结构，结构 质 量主宰整幅 图像质量，因此 在融合过程 中结构失真的 权值被放大 。最后，通 过 在 LIVE 图 像库上进行实验 ，结果证明 所提出的方法 相对其他评 价模型更接 近 主观评价。 在观察待评图 像初期， 图像中含 有重要内容 的区域通 常吸引视 觉注 意力， 此外，质量差的 区域也会相 继改变或者 吸引视觉的注 意。假设这 两 种区域同等 程 度 吸 引 视 觉 注 意 力 ， 本 文 相 继 提 出 了 第二 种 基 于 视 觉 注 意 的 评 价 方 法 。 首 先，我们提出一 个新的视觉 注意模型。 根据参考图像 的内容利用 上 述显著模型 计算显著区域， 采用百分比 的策略，即 将质量图排序 然后选取最 差 的一部分， 得到因图像质量 引起视觉注 意的区域， 最后通过对这 两部分区域 进 行线性运算 计算最终的视觉 注意区域， 得到视觉注 意模型。其次 ，将提出的 视 觉注意模型 引 入 到 质 量 评 价 方 法 中 ， 在 多 个 尺 度 上 进 行 计 算 失 真 图 像 的 质 量 。 最 后 ， 在 LIVE 图像库和 TID2008 数据库上进行 实验，结果证 明该方法相 对 目前最新的 评价方法仍有一 定提升。 关键词 : 图像质量评价；视 觉注意图；显 著图；视觉 重要性 I - Abstract Image quality assessment (IQA) has become increasingly important in image/video processing field and computer vision applications. Humans are the ultimate receivers of the visual information contained in an image, so the evaluation by humans is the only “correct” method of IQA. But the subjective evaluation method can not be embedded into systems. Therefore, the goal of objective evaluation is to develop quantitative measures that can automatically predict perceived image quality. In this paper, two IQA methods based on visual attention are proposed. Psychophysical experiments show that in a given scene, only some regions (salient regions) can attract our attentions, not the whole image. Based on the assumptions that the quality of salient regions dominates t