基于人眼视觉特性的无参考图像质量评价

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1、分类号：TP391密级：公开研究生学位论文论文题目（中文）基于人眼视觉特性的无参考图像质量评价No-ReferenceImageQualityAssessment论文题目（外文）BasedontheHumanVisualSystem研究生姓名闫亚萍学科、专业电子科学与技术·电路与系统研究方向图像处理及模式识别学位级别硕士导师姓名、职称马义德教授论文工作起止年月2014年09月至2016年04月论文提交日期2016年04月论文答辩日期2016年05月学位授予日期校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下

2、独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以

3、将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容：□可以公开□不宜公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。（请在以上选项内选择其中一项打“√”）论文作者签名：导师签名：日期：日期：基于人眼视觉特性的无参考图像质量评价中文摘要随着数字成像和通信技术的快速发展，数字图像成为人们日常生活的一部分。然而在获取、传输、储存等过程中，图像均有可能失真，因此设计有效的图像质量评价系统

4、成为急需研究的问题。现有的图像质量评价算法根据其对参考信息的依赖程度，可以分为三类：全参考算法、半参考算法和无参考算法。鉴于实际应用中通常无法获得参考信息，无参考算法成为目前研究的热点。本论文提出了两种新的无参考图像质量评价模型，主要创新点如下：1.局部二值模式可以有效表示邻域像素的空间分布，已被成功用于图像质量评价领域。然而，局部二值模式对噪声比较敏感，且缺少幅度信息，限制了其性能。本文提出一种基于广义局部三值模式的无参考图像质量评价算法。通过引入多阈值及幅度信息，该广义三值模式可以比局部二值模式提供更稳定、更具判别力的特征。在两个典型

5、数据库上的实验结果证明了本文所提出算法的有效性。2.尽管人眼对空间对比度和空间分布上的退化都很敏感，现有的基于结构退化的无参考图像质量评价模型都只考虑了其中一个方面。本文提出一种新的无参考算法，综合考虑了对比度和空间分布对图像质量的影响。首先，提出韦伯-拉普拉斯-高斯算子，用于提取图像的局部对比度特征。该算子比拉普拉斯算子更符合人眼的主观感知特性。其次，构建了一种多阈值局部四基模式，以测量空间分布的变化。该局部四基模式分方向对相邻像素的关系进行编码，且引入了多阈值和幅度信息，因此可以比局部二值模式提供更具判别力的特征。最后，韦伯-拉普拉斯

6、-高斯算子和多阈值局部四基模式的联合分布被用于无参考图像质量评价。在三个典型数据库上的实验表明，本文所提出的模型取得了较高的准确率、较好的鲁棒性及普适性。关键词：图像质量评价，人眼视觉特性，结构退化，局部二值模式INo-ReferenceImageQualityAssessmentBasedontheHumanVisualSystemAbstractWiththerapiddevelopmentofdigitalimagingandcommunicationtechnologies,digitalimageshavebecomeparto

7、feverydaylife.However,avarietyofdistortionsmaybeintroducedduringimageacquisition,transmission,storage,etc,makingtheimagequalityassessment(IQA)highlydesirable.ExistingIQAapproachescanbebroadlydividedintothreecategoriesaccordingtotheavailabilityofreferenceinformation:full-r

8、eferenceIQA(FR-IQA),reduced-referenceIQA(RR-IQA),andno-referenceIQA(NR-IQA).Sincereferenceinform