基于视觉感知的分层多参数图象质量评价模型
为了有效地评价图像的质量,利用人眼视觉系统的(HVS-Human Visual System)生理结构特征及视觉感知评价分层操作的特点,提出了一种分层多参数图象质量评价模型.图象质量评价分为两个层次进行,先评价图像的全局质量,分别定义出时域轮廓失真描述参数、频域轮廓失真描述参数和色彩失真描述参数,通过考察时频域内图象边缘轮廓的质量和全局色彩失真确定图像的全局质量.然后,根据全局质量失真的评价结果进行图象细节质量失真的评价.图象细节质量采用模糊性度量因子和块效应度量因子描述.最后,基于全局质量与细节质量信息,应用回归分析技术建立图像综合质量评价模型.采用美国得克萨斯(UTexas)大学媒体实验室图象数据库的数据进行仿真实验并将实验结果与峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)及结构相似性度量SSIM(Structure Similarity)评价图像质量进行了比较.结果表明,本文模型输出能更有效的反应图像的主观质量,其中,模型预测的单调性相比PSNR与SSIM提高7.38％和3.96％,误差均方根RMSE (Root Mean Square Error)则提高了81.60％和50.13％；而且模型性能测试的主客观质量关联图也优于相关文献的实验结果.
分层多参数图象 质量评价模型 视觉感知系统 模拟仿真
佟雨兵 张其善 常青 刘红
北京航空航天大学电子信息工程学院202教研室,北京100083
国内会议
北京
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271-278
2006-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）