基于小波變換圖像質量評價新算法.pdf

1、眾所周知，人眼視覺系統(tǒng)(HVS)是圖像處理的終端，目前合理的圖像質量評價方法是基于主觀評價。但主觀評價方法非常耗時且需大量專業(yè)參與者，還受到許多條件制約，對圖像質量改善不能給出評估意見和改進方法，因此在圖像設計過程中無法被有效應用。而較早的基于客觀的圖像質量評價方法如PSNR方法是基于圖像像素對差異而進行評價。雖然簡單快速，但沒結合主觀的人眼視覺判斷，常導致和主觀測試結果背離。近年來，一種基于圖像結構相似度的圖像質量評價算法(MSSIM

2、)及另一種基于梯度結構相似度圖像質量評價改進算法MGSSIM相繼被提出，實驗證明這兩種算法優(yōu)越性明顯。但存在的主要問題是：在交叉評價噪聲失真圖像與模糊失真圖像時，會出現(xiàn)與主觀評價結果的不一致性。 本文在分析人類視覺系統(tǒng)(HVS)多分辨率特性及小波變換邊緣檢測能力的基礎上，提出了兩種基于小波分析與人類視覺系統(tǒng)特性的圖像質量評價算法(MWSSIM)和(MRWSSIM)。MWSSIM算法首先將原始圖像和失真圖像進行一層二維離散小波變換

3、，得到不同方向和不同頻率的四個頻帶劃分：LL，HL，LH，HH；其次，在LL頻帶上進行光照度的對比分析，在其余三個頻帶上構建邊緣信息圖，然后在這個信息圖上進行對比度和邊緣結構相似度的對比分析，最后得到一個歸一化的客觀圖像質量評價值(MWSSIM)。在MWSSIM算法基礎上，本文同時研究了基于小波分析與人類視覺系統(tǒng)特性的多分辨率圖像質量評價算法(MRWSSIM)，即對原始圖像和失真圖像進行三層二維離散小波變換，在每一層進行MWSSIM值計