視覺(jué)信息質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

前言

　　在當(dāng)今信息數(shù)字化時(shí)代，隨著傳感器技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)的不斷發(fā)展，人們可以通過(guò)各種途徑方便地獲取圖像和視頻等視覺(jué)信息。因此，各種影像采集、處理和分析系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。在我們的日常生活中，不難發(fā)現(xiàn)數(shù)碼相機(jī)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、家庭影院、視頻點(diǎn)播、指紋門(mén)禁、虹膜識(shí)別，以及醫(yī)院的CT、MR、CR等放射影像，可以說(shuō)我們已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)影像時(shí)代。　　所有影像的最終受體是我們的眼睛，不論是圖像的清晰與否、視頻中的噪聲強(qiáng)弱，還是色彩的鮮艷程度、灰度的對(duì)比度高低，所有影像中的瑕疵都逃不過(guò)人們的眼睛。因此，人眼成為影像采集、處理、分析等系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要依據(jù)。然而，隨著影像系統(tǒng)的不斷增加，面對(duì)浩如煙海的圖像和視頻信息，人們已經(jīng)是無(wú)能為力。能否根據(jù)人眼視覺(jué)系統(tǒng)的特性建立影像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，然后讓機(jī)器代替人來(lái)監(jiān)控這些影像系統(tǒng)，將是一項(xiàng)非常有意義的工作?！　”M管目前已經(jīng)有一些簡(jiǎn)單的視覺(jué)信息質(zhì)量評(píng)價(jià)測(cè)度，如峰值信噪比、均方誤差等，但是還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足生活和生產(chǎn)的需要。一方面，這些方法的評(píng)價(jià)結(jié)果與人類的視覺(jué)感受相差甚遠(yuǎn)；另一方面，現(xiàn)有的評(píng)價(jià)方法還必須依賴原始影像作為參照。為了仿照人眼視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)更為合理、可靠的影像質(zhì)量評(píng)價(jià)測(cè)度，很多學(xué)者投身這一領(lǐng)域，也取得了相當(dāng)?shù)难芯窟M(jìn)展。

內(nèi)容概要

　　視覺(jué)信息質(zhì)量評(píng)估是影像工程的重要研究分支，在圖像處理、圖像分析、圖像理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，也是近年來(lái)重要的理論研究熱點(diǎn)。本書(shū)系統(tǒng)地講述了圖像和視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)的基本理論和經(jīng)典方法，闡明了本領(lǐng)域研究的前沿課題及許多開(kāi)放性的問(wèn)題，介紹了一些最新的研究成果。主要內(nèi)容有： 圖像質(zhì)量主客觀評(píng)價(jià)方法的研究進(jìn)展、人類視覺(jué)系統(tǒng)、全參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、部分參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、無(wú)參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、視頻質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法、視覺(jué)信息質(zhì)量主觀評(píng)價(jià)方法、視覺(jué)信息質(zhì)量評(píng)價(jià)的應(yīng)用系統(tǒng)，最后是總結(jié)與展望。 　　本書(shū)可以用作有關(guān)領(lǐng)域研究人員和工程技術(shù)人員的參考資料和手冊(cè)，也可作為理工科大學(xué)通信與信息系統(tǒng)、信號(hào)與信息處理、模式識(shí)別與智能系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、自動(dòng)控制等專業(yè)博士生、碩士生及高年級(jí)本科生的教材。

作者簡(jiǎn)介

　　高新波，男，博士，教授，博士生導(dǎo)師。分別于1994、1997和1999年在西安電子科技大學(xué)獲得學(xué)士、碩士和博士學(xué)位。1997～1998年在日本靜岡大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系進(jìn)行博士生聯(lián)合培養(yǎng)；　2000～2001年在香港中文大學(xué)訊息工程系多媒體實(shí)驗(yàn)室做博士后研究。2004年入選教育部新世紀(jì)優(yōu)

書(shū)籍目錄

第1章　緒論　1.1　圖像及其質(zhì)量評(píng)價(jià)　1.2　圖像質(zhì)量的主觀評(píng)價(jià)方法　1.3　圖像質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)方法　　1.3.1　基于原始圖像的分類方法　　1.3.2　基于具體應(yīng)用的分類方法　　1.3.3　基于人類視覺(jué)特性的分類方法　1.4　本書(shū)的章節(jié)安排　參考文獻(xiàn)第2章　人類視覺(jué)系統(tǒng)　2.1　人類視覺(jué)研究概況　2.2　人類視覺(jué)生理學(xué)特性　　2.2.1　光學(xué)處理　　2.2.2　視網(wǎng)膜處理　　2.2.3　外側(cè)膝狀體處理　　2.2.4　初級(jí)視皮層處理　2.3　人類視覺(jué)心理學(xué)特性　　2.3.1　視覺(jué)的組織性　　2.3.2　視覺(jué)的相對(duì)性　　2.3.3　視覺(jué)的選擇性　　2.3.4　視覺(jué)的整體性　　2.3.5　視覺(jué)的恒常性　　2.3.6　錯(cuò)視現(xiàn)象　　2.3.7　眼球微動(dòng)與視覺(jué)注意　2.4　人類視覺(jué)心理物理學(xué)特性　　2.4.1　亮度特性　　2.4.2　對(duì)比敏感度函數(shù)　　2.4.3　對(duì)比度掩膜　　2.4.4　時(shí)域掩膜　2.5　本章小結(jié)　參考文獻(xiàn)第3章　全參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法　3.1　全參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法簡(jiǎn)介　3.2　基于人類視覺(jué)系統(tǒng)的仿生學(xué)方法　　3.2.1　Daly模型　　3.2.2　Lubin模型　　3.2.3　Safranek—Johnson模型　　3.2.4　Te0—Heeger模型　　3.2.5　Watson離散余弦變換模型　　3.2.6　Watson小波變換模型　3.3　基于系統(tǒng)理論的工程學(xué)方法　　3.3.1　PQs模型　　3.3.2　NQM和DM模型　　3.3.3　Fuzzy模型　　3.3.4　SVD模型　　3.3.5　VSNR模型　　3.3.6　VIF模型　　3.3.7　SSIM模型　3.4　基于圖像內(nèi)容的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法　　3.4.1　結(jié)構(gòu)信息提取　　3.4.2　圖像區(qū)域分類　　3.4.3　數(shù)量信息融合　　3.4.4　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析　3.5　本章小結(jié)　參考文獻(xiàn)第4章　部分參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法　4.1　部分參考型評(píng)價(jià)方法簡(jiǎn)介　4.2　典型的部分參考型評(píng)價(jià)方法　　4.2.1　基于降質(zhì)特征提取的方法　　4.2.2　基于諧波強(qiáng)度的方法　　4.2.3　基于小波域自然圖像統(tǒng)計(jì)模型的方法　　4.2.4　基于特征嵌入的方法　　4.2.5　針對(duì)彩色圖像的評(píng)價(jià)方法　　4.2.6　基于多尺度幾何分析的方法　4.3　本章小結(jié)　參考文獻(xiàn)第5章　無(wú)參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法　5.1　無(wú)參考型評(píng)價(jià)方法簡(jiǎn)介　5.2　基于幾何特征的無(wú)參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法　　5.2.1　失真類型　　5.2.2　針對(duì)塊效應(yīng)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)　　5.2.3　針對(duì)模糊的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)　5.3　基于Wavelet域統(tǒng)計(jì)特性的自然圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法　　5.3.1　自然圖像的統(tǒng)計(jì)特性　　5.3.2　Wavelet域圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法　5.4　基于Contourlet域統(tǒng)計(jì)特性的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法　　5.4.1　Contourlet域圖像統(tǒng)計(jì)模型　　5.4.2　Contourlel域圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)測(cè)度　　5.4.3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析　……第6章　視頻質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法第7章　視覺(jué)信息質(zhì)量主觀評(píng)價(jià)方法第8章　視覺(jué)信息質(zhì)量評(píng)價(jià)的應(yīng)用系統(tǒng)第9章　總結(jié)與展望附錄　專業(yè)術(shù)語(yǔ)中英文對(duì)照

章節(jié)摘錄

　　在這種分類準(zhǔn)則下，原始圖像一般被認(rèn)為是無(wú)失真或完美質(zhì)量的，并且可以作為參考圖像對(duì)失真圖像進(jìn)行評(píng)價(jià)。全參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法假定原始圖像存在并且完全是可以獲得的。但在實(shí)際應(yīng)用中很難獲得原始圖像作為參考，而且人類觀察者通常是在沒(méi)有任何參考圖像的情況下對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)的。因此，設(shè)計(jì)一種能對(duì)圖像進(jìn)行盲評(píng)價(jià)的方法是非常必要的。于是，無(wú)參考型圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)應(yīng)運(yùn)而生。但是人類視覺(jué)系統(tǒng)相當(dāng)復(fù)雜，我們對(duì)它的認(rèn)識(shí)還停留在初級(jí)階段。因此，無(wú)參考型評(píng)價(jià)方法的設(shè)計(jì)還存在很多難題。而部分參考型方法則是一種介于全參考型和無(wú)參考型之間的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。在實(shí)際應(yīng)用中，參考圖像可能無(wú)法完全得到，但是某些特征卻是可以從原始圖像中提取出來(lái)作為一種輔助信息用于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)進(jìn)行失真圖像的評(píng)價(jià)。因此，部分參考型評(píng)價(jià)在實(shí)際中獲得了廣泛的應(yīng)用。本書(shū)的工作也是基于這種分類方法展開(kāi)的。　　1.3.2 基于具體應(yīng)用的分類方法　　圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法[1們分類的第二個(gè)依據(jù)是失真過(guò)程信息。理想情況下人們希望能夠設(shè)計(jì)一種通用的評(píng)價(jià)方法，該方法不是僅僅針對(duì)特定類型的失真，而是能靈活地應(yīng)用于各種各樣的情況。但目前設(shè)計(jì)這樣的方法還很有難度，就算簡(jiǎn)單的模擬基本功能，其算法復(fù)雜度也是相當(dāng)高的，效率也相對(duì)較低。然而：針對(duì)某種具體失真過(guò)程的方法已在實(shí)際中被廣泛應(yīng)用。這是由于失真類型如果是已知的，那么就會(huì)使得評(píng)價(jià)方法可以設(shè)計(jì)得非常簡(jiǎn)單并有針對(duì)性。比如，在基于塊的圖像壓縮中，塊效應(yīng)（Blocking Effect）通常是最嚴(yán)重的失真，而一個(gè)針對(duì)塊效應(yīng)的質(zhì)量測(cè)度可以提供比較好的整體質(zhì)量評(píng)價(jià)。但是，針對(duì)具體應(yīng)用的方法也有很大的局限性。它僅僅適用于某一種失真類型，而降質(zhì)圖像往往同時(shí)具有多種失真，這就導(dǎo)致此類方法的評(píng)價(jià)結(jié)果不穩(wěn)定。因此，如何尋找一個(gè)既能通用于多種失真類型，又能對(duì)某種失真有較好評(píng)價(jià)結(jié)果的方法是該問(wèn)題的關(guān)鍵。

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