一种针对图像模糊的无参考质量评价指标

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1、第30卷第4期计算机应用Vol.30No.42010年4月JournalofComputerApplicationsApr.2010文章编号:1001-9081(2010)04-0921-04一种针对图像模糊的无参考质量评价指标1,211谢小甫,周进,吴钦章(1.中国科学院光电技术研究所,成都610209;2.中国科学院研究生院,北京100049)(elmer12@163.com)摘要:在成像模型的基础上,分析了图像模糊的原因,提出了一种为图像构造参考图像的方法,进而将结构相似度(SSIM)评价方法引入到

2、无参考图像质量评价中,提出一种无参考结构清晰度(NRSS)的新的无参考图像质量评价方法,将其用于对模糊图像的质量评价。该方法通过低通滤波器来构造参考图像,通过计算原始图像与参考图像的结构相似度值来评价原始图像质量,很好地结合了成像系统的数学模型和结构相似度评价方法的优势,实验结果表明无参考结构清晰度评价指标能够给出和主观评价方法以及其余有参考评价方法一致的结果。关键词:图像质量评价;成像模型;结构相似度;无参考结构清晰度;梯度能量函数中图分类号:TP391.41文献标志码:ANo2referencequa

3、lityindexforimageblur1,211XIEXiao2fu,ZHOUJin,WUQin2zhang(1.InstituteofOpticsandElectronics,ChineseAcademyofSciences,ChengduSichuan610209,China;2.GraduateUniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China)Abstract:Withtheanalysisofimageblurbasedonthe

4、imagingmodel,amethodwasproposedforconstructingreferenceimages,andatthesametimetheStructuralSimilarity(SSIM)indexwasintroducedintono2referenceimagequalityassessment.Anovelno2referenceimagequalityassessmentindexcalledNo2ReferenceStructuralSharpness(NRSS)was

5、thenproposedforqualityevaluationofblurredimages.Thismethodconstructedareferenceimagebyalow2passfilter,andassessedtheimagequalitybycomputingtheSSIMbetweentheoriginalimageandthereferenceone,thusconsideringthemathematicalmodelofimagingsystemaswellastheadvant

6、agesofSSIM.Theexperimentalresultsshowthatthenewindexiswellinaccordancewithqualityassessmentresultsofbothsubjectiveevaluationandfull2referencemethods.Keywords:ImageQualityAssessment(IQA);imagingmodel;StructuralSimilarity(SSIM);No2ReferenceStructuralSharpne

7、ss(NRSS);energyfunctionofgradient对SSIM研究的深入,基于SSIM的图像质量评价体系出现了0引言[2][3]很多改进方法,例如GSSIM和MDESSIM等,使得SSIM方由于人是图像的最终宿主,主观图像质量评价能够给出法成为主观图像质量评价方法中一个重要的研究领域。此外最正确的质量评价结果。但是主观质量评价方法不便于操文献[4]中提出用奇异值分解的方法来进行图像质量评价,[1]作、耗时而且昂贵,因此客观图像质量评价方法的研究显而文献[5]中提出通过方向投影(Directi

8、onalProjection,DP)来得越来越重要。客观图像质量评价方法可以分为三类:全参评价图像质量,实验结果表明这些方法都是可行的,但这些全考、部分参考和无参考。前两类方法需要原始图像或者原始部都是全参考或者是部分参考的方法。图像某些特征的集合作为参考来与失真图像比较,但是在很由于没有任何关于原始图像的信息可以利用,故构造无多应用场合,原始图像是无法获取的,所以研究无参考的图像参考的图像质量评价方法比另外两类方法要难得多,

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