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基于结构相似度与MTF的图像质量评价方法研究
作 者: 梁敏瑜
导 师: 孙权森
学 校: 南京理工大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 图像质量评价 结构相似度 小波变换 模极大值 边缘检测 调制传递函数(MTF)
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
人们主要通过数字图像获得外界的重要信息,图像的质量决定着人们对信息准确和充分的理解。但由于图像的采集、传输和处理等过程都会引入不同类型的失真,造成图像视觉效果的下降,因此如何度量图像质量是计算机领域的基本问题,并已成为图像处理领域重要的研究课题之一。主观评价方法受各种因素的影响而无法应用于实际工程中,传统的基于统计学理论的评价方法往往无法正确反映视觉感知效果。心理学研究表明,人类视觉系统对图像不同区域的感知能力是有差别的,具有不同的视觉显著性,但是目前很多客观评价方法未能充分考虑视觉感知特性,因此研究基于人眼视觉感知特性的图像质量评价方法极具现实意义和应用价值。本文的主要工作和成果包括以下几个方面:(1)提出了一种基于小波域的加权SSIM (MSWSSIM)评价方法。由于人眼对不同尺度的图像信息敏感度不同,本文模拟HVS的多通道特性,对图像进行多尺度二维离散小波变换,然后结合高斯函数对图像不同区域加权,最后综合比较原始图像和失真图像的差异性,在图像结构相似度模型的基础上提出了MSWSSIM的评价方法。该方法能够准确度量不同失真类型图像的质量,性能上较传统方法有所改进,与人眼主观评价值有更高的一致性。(2)提出了多尺度小波变换的梯度信息(MGSSIM)图像质量评价方法。人眼对图像边缘和纹理等信息的敏感度较高,本文采用小波变换模极大值的方法提取图像边缘梯度,并利用高斯函数对图像区域进行加权,提出了MGSSIM的评价方法。该方法结合了人类视觉系统特性,能够准确和有效地度量不同失真类型图像的质量,与主观评价值的一致性较好,实验表明该模型的性能也有较大的提高。(3)深入研究了四种计算光学成像系统MTF值的常用方法,并采用相位边缘采样法对刃边法进行了实现和改进。本文针对遥感失真图像,在基于MTF图像质量评价方法的基础上,增加了MSWSSIM方法、GSSIM和MGSSIM评价方法的对比实验。实验结果表明,本文的4种评价模型能够从不同的角度正确分析遥感图像的质量。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-5 目录 5-7 1 绪论 7-15 1.1 研究背景及意义 7 1.2 图像质量评价方法概述 7-11 1.2.1 主观评价方法 8-9 1.2.2 客观评价方法 9-11 1.3 国内外研究现状 11-13 1.3.1 图像质量评价研究现状 11-12 1.3.2 遥感图像质量评价研究现状 12-13 1.4 本文的研究内容 13-14 1.5 本文的组织结构 14-15 2 基础理论概要 15-22 2.1 人类视觉系统的生理学 15-19 2.1.1 HVS生理构造 15-16 2.1.2 HVS视觉特性 16-19 2.2 MTF原理 19-20 2.2.1 MTF的定义 19-20 2.2.2 MTF的物理意义 20 2.3 本章小结 20-22 3 基于小波变换的图像质量评价方法 22-39 3.1 基于SSIM的图像质量评价方法 22-26 3.1.1 图像结构特征提取 22-24 3.1.2 图像SSIM评价模型 24-25 3.1.3 模型参数选取分析 25-26 3.2 基于小波域的加权SSIM图像质量评价方法 26-32 3.2.1 小波分析的基本概念 26-28 3.2.2 多尺度分析 28 3.2.3 Mallat算法介绍 28-30 3.2.4 算法的介绍与实现 30-32 3.3 实验结果与分析 32-37 3.3.1 客观评价方法的有效性测度准则 32-33 3.3.2 实验结果及分析 33-37 3.4 本章小结 37-39 4 基于梯度信息的图像质量评价方法 39-52 4.1 基于小波变换的边缘检测 39-42 4.1.1 边缘检测的方法 39-40 4.1.2 基于小波变换的边缘检测 40-42 4.2 基于梯度信息的图像质量评价方法 42-45 4.2.1 算法的设计思想 42 4.2.2 算法实现 42-45 4.3 实验结果与分析 45-51 4.3.1 客观模型与主观感知的一致性实验 45-46 4.3.2 客观模型单一评价统计实验 46-48 4.3.3 客观模型的合理性实验 48-51 4.3.4 客观模型的敏感性实验 51 4.4 本章小结 51-52 5 基于MTF的图像质量评价方法 52-64 5.1 MTF的计算方法 52-55 5.1.1 点脉冲法 52-53 5.1.2 正弦输入法 53 5.1.3 刃边法 53-54 5.1.4 脉冲法 54-55 5.2 刃边法计算MTF的实现与改进 55-59 5.2.1 边缘检测 55-57 5.2.2 边缘扩展函数 57-58 5.2.3 线扩展函数 58 5.2.4 计算MTF值 58-59 5.3 实验结果与分析 59-63 5.3.1 JPEG压缩图像仿真实验 59-61 5.3.2 不同预处理图像的仿真实验 61-62 5.3.3 不同通道图像的仿真实验 62-63 5.4 本章小结 63-64 6 总结与展望 64-66 6.1 总结 64-65 6.2 展望 65-66 致谢 66-67 参考文献 67-71 附录 71
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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