圖像分析報告模板
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圖像質量評價的方法分爲主觀評價和客觀評價兩種方法。主觀圖像評價方法是根據人眼的視覺系統感知圖像質量的好壞。此方法是圖像質量評價最直接、有效的方法。但是主觀評價方法的主體是人,所以不可避免的存在很多主觀因素的影響。例如,人當時的情緒,自己的經驗,觀察環境等。這種方法的評價效率低,代價高,確定性差,實時性差,不能直接應用於圖像處理系統。
客觀圖像評價方法是通過建立數學模型,計算降質圖像相對於原始圖像的失真程度。客觀評價方法的主體是機器,所以其操作簡單,系統穩定,可移植性好。客觀圖像評價方法主要分爲全參考圖像質量評價,半參考圖像質量評價和無參考圖像質量評價三種類型。其中全參考圖像質量評價方法研究時間最長,發展較爲成熟。
一、傳統的全參考圖像質量評價方法
傳統的全參考圖像質量評價方法主要是採用均方誤差MSE(Mean Square Error)和峯值信噪比PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)。它們計算失真圖像與原始圖像之間的信號誤差,誤差越小,失真圖像與原始圖像越接近,圖像的質量就越好。其數學表達式爲:
MSE=■∑■■∑■■[a(i,j)-■(i,j)]2 (1-1)
其中a(i,j)和■(i,j)分別表示原始圖像與失真圖像中對應的灰度值或色彩值。
M*N表示圖像的像素總個數。
PSNR=10lg[■] (1-2)
其中L表示圖像的灰度範圍,一般情況下取值爲255。
(1-1)和(1-2)的.兩種方法基於圖像像素灰度值進行統計和均值計算,雖然效率高、實現簡單,但是卻忽略了人眼的視覺特點,因而不能準確的反映出圖像的質量,存在明顯的不足。在圖1中[1],信號1和信號2分別與原始信號進行均方誤差計算,計算結果相同。但在人眼看來,信號1明顯比信號2更接近原始信號。
二、基於HVS的圖像質量評價方法
由於圖像的最終接收者是人的視覺系統,而傳統的圖像質量評價方法忽略了人類視覺特性。因此爲了得到更加準確的圖像質量評價方法,人們根據HVS(Human Visual System)人眼視覺系統理論,提出了與感知圖像失真比較接近的評價方法。
Zhou Wang[2]等人認爲人眼的視覺特性主要是提取背景中的結構信息,並以此提出了基於結構相似度信息的圖像質量評價方法SSIM(Structural Similarity Image Measurement)。
1 SSIM結構相似度
SSIM(X,Y)=[I(x,y)]a*[c(x,y)]β*[s(x,y)]γ (1-3)
其中α、β、γ>0,這三個參數對亮度、對比度和結構信息進行調整。
x,y分別爲原圖像和重建圖像中對應的位置的塊。
2 MSSIM平均結構相似度
在實際使用SSIM計算時並不是直接將原圖像和失真圖像的結構進行比較,而是將兩幅圖像用相同大小的滑動窗口進行互不重疊的分塊。假設分塊的總數爲N,考慮到窗口的形狀會對分塊造成影響,所以採用高斯加權計算每個窗口的均值,方差及協方差,然後利用公式⑥計算出圖像對應塊的SSIM(x,y),再對結果取平均值,得出圖像的平均結構相似度MSSIM。
MSSIM(x,y)=■∑■■SSIM(xj,yj) (1-4)
考慮到圖像中像素灰度變化程度對視覺效果的影響,提出了一種加權的結構相似度WSSIM。
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