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1、图像质量评价技术分析摘要：图像处理领域中对图像质量的止确评价是计算机图像分析与 理解系统的基础。木文简耍介绍了目前流行的图像质量评价方法：主观评 价与客观评价。文章对图像质量评价的基本方法、基本概念进行介绍，对 目前具有代表性的图像质量评价方法进行分析和总结,对图像质量评价技 术存在的一些问题进行小结。关键词：客观评价峰值信噪比结构相似度0引言图像质量评价的方法分为主观评价和客观评价两种方法。主观图像评 价方法是根据人眼的视觉系统感知图像质量的好坏。此方法是图像质量评 价最直接、有效的方法。但是主观评价方法的主体是人，所以不可避免的 存在很多主观因素的影响。例如，人当时的情绪，自己的经验，观察
2、环境 等。这种方法的评价效率低，代价高，确定性差，实时性差，不能直接应 用于图像处理系统。客观图像评价方法是通过建立数学模型，计算降质图像相对于原始图 像的失真程度。客观评价方法的主体是机器,所以其操作简单,系统稳定, 可移植性好。客观图像评价方法主耍分为全参考图像质量评价，半参考图 像质量评价和无参考图像质量评价三种类型。其中全参考图像质量评价方 法研究时间最长，发展较为成熟。1全参考图像质量评价方法1.1传统的全参考图像质量评价方法传统的全参考图像质量评价方法主要是采用均方误差MSE (Mean Square Error)和峰值信噪比 PSNR (Peak Signal-to-Noise
3、Ratio)。它 们计算失真图像与原始图像之间的信号误差，误差越小，失真图像与原始 图像越接近，图像的质量就越好。其数学表达式为：MSE二工& (i, j) - (i, j) 2 (1-1)其中a (i, j)和(i, j)分别表示原始图像与失真图像中对应的 灰度值或色彩值。M*7表示图像的像素总个数。PSNR=101gB (1-2)其中L表示图像的灰度范围，一般情况下取值为2550(1-1)和(1-2)的两种方法基于图像像素灰度值进行统计和均值计 算，虽然效率高、实现简单，但是却忽略了人眼的视觉特点，因而不能准 确的反映出图像的质量，存在明显的不足。在图1中1,信号1和信号2 分别与原始信号
4、进行均方误差计算，计算结果相同。但在人眼看来，信号 1明显比信号2更接近原始信号。1. 2基于HVS的图像质量评价方法由于图像的最终接收者是人的视觉系统，而传统的图像质量评价方法 忽略了人类视觉特性。因此为了得到更加准确的图像质量评价方法，人们 根据HVS (Human Visual System)人眼视觉系统理论,提出了与感知图像 失真比较接近的评价方法。Zhou Wang2等人认为人眼的视觉特性主要是提取背景中的结构信息，并以此提出了基于结构相似度信息的图像质量评价方法SSTM(Structural Similarity Image Measurement)o1.2. 1 SSIM结构相似
5、度SSTM (X, Y) =T (x, y) a*c (x, y) 0*s (x, y) (1-3)其中a、B、Y0,这三个参数对亮度、对比度和结构信息进行调整。x, y分别为原图像和重建图像中对应的位置的块。1.2.2 MSSIM平均结构相似度在实际使用SSIM计算时并不是直接将原图像和失真图像的结构进行 比较，而是将两幅图像用相同大小的滑动窗口进行互不重叠的分块。假设 分块的总数为N,考虑到窗口的形状会对分块造成影响，所以采用高斯加 权计算每个窗口的均值，方差及协方差，然后利用公式计算出图像对应 块的SSIM(x, y),再对结果取平均值，得出图像的平均结构相似度MSSIMoMSSIM (
6、x, y)二SSIM (xj, yj) (1-4)考虑到图像中像素灰度变化程度对视觉效果的影响，提出了一种加权 的结构相似度WSSIMo 3参考文献：1 佟雨兵，张其善，祁云平基于PSNR与SSIM联合的图像质量评价 模型J中国图象图形学报，2006, 11 (12).2 Wang Zhou, Lu Liang, Alan C Bovik.Video qua!ity assessment using structural distortionmeasurementA In： Proceeding of2002 Internation Conference of Image Processing”, Rochester,3 王涛，高新波等一种基于内容的图像质量评价测度J中国图像 图形学报，2007, 12 (6)
