视频图像的质量评价算法研究

研究了传统的PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio,峰值信噪比)算法、SSIM(Structural Similarity,结构相似性)算法以及较新的基于机器学习算法BRISQUE(Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator,一种无参考的空间域图像质量评估算法),利用Python语言和OpenCV视觉库设计实现3种视频图像的质量评价器。实验表明,PSNR视频评价器在运行速度方面是最快的,而在信息准确度上表现一般,BRISQUE和SSIM在准确度上表现良好,但是两者在没有加入OpenCV的算法优化时,运行速度比较慢,尤其是SSIM运行速度是3种算法中最慢的。总体来说,BRISQUE算法在性能与效果上取得了较好的平衡,而PSNR则更注重运行速度。