一种改进的基于结构相似度的图像质量评价方法

基于结构相似度(SSIM)的图像质量评价方法简单高效,准确性较高,评价性能优于峰值信噪比(PNSR)和均方误差(MSE),但SSIM模型不能较好地评价严重失真和交叉失真类型的图像。文中提出了一种改进的基于结构相似度的图像质量评价方法(HSSIM),该方法将直方图信息作为图像的主要结构信息,根据人眼视觉特性,利用直方图集中度来表示图像模糊度,最终计算得到图像的结构相似度值。实验结果表明,HSSIM比SSIM模型更符合人眼视觉系统特性,能更好地评价失真图像的质量。

一种快速的暗通道去雾算法

为了在保证暗通道先验假设去雾效果的基础上,加快处理速度,提出了一种快速去雾算法。首先,根据暗通道先验假设结合中值滤波得到透射图;再根据函数构造的思想对透射图进行精确化处理;最后,采用直方图非线性拉伸实现处理后图像亮度的调整。通过对大量雾天图像处理效果图与近年来一些去雾算法处理效果图的主观和客观比较表明,该算法在保证去雾质量的前提下,提高了速度,而且去雾后图像色彩鲜艳,细节清晰。

一种无参考型模糊图像质量评价方法

图像的边缘信息是人眼观察和识别物体的重要特征,根据模糊图像相对于清晰图像其边缘特征发生较大变化的特点,提出了一种基于边缘锐度的无参考模糊图像质量评价方法。首先,通过文中所示方法寻找图像中的所有阶跃边缘;其次,根据一些原则选择合适的部分边缘;最终,计算这些合适边缘的锐利程度作为图像的模糊度评价依据。实验结果表明,该方法相比于全参考模型SSIM能够更好地评价高斯模糊、离焦模糊等模糊类型图像,与主观评价结构相关性强,更符合人眼视觉系统特性,并且易于实现。