基于边缘和结构的无参考屏幕内容图像质量评估

屏幕内容图像(SCI)是一种与传统自然图像不同的图像,具有更多的文本、图形以及特殊的布局。考虑文本、图形、图像和布局对屏幕内容图像质量的影响,提出了针对屏幕内容图像的基于边缘和结构的无参考质量评估(BES)算法。文本、图形和图像具有大量边缘,并且人类视觉系统对边缘高度敏感,因此BES算法首先使用Gabor滤波器的虚部提取边缘并计算每张屏幕内容图像的边缘特征。其次,提取一个结构特征来表示屏幕内容图像的布局。具体而言,利用Scharr滤波器计算得到一个局部二值模式(LBP)图,接着利用LBP图计算得到结构特征。最后,应用随机森林回归算法将边缘和结构特征映射为主观分数。实验结果表明,在数据库SIQAD和SCID上,所提出BES算法性能的皮尔森线性相关系数(PLCC)相对于对比算法中最先进的无参考算法,分别提高了2.63%和11.22%,甚至高于一些全参考算法。

基于多尺度特征的无参考屏幕内容图像质量评估

屏幕内容图像是一种组合图像,由计算机将图形、文字和图像组合起来而形成.由于人类视觉系统是从粗略到精细进行图像信息的提取,本文提出一种基于多尺度特征的无参考屏幕内容图像质量评估算法.屏幕内容图像中包含大量的图形和文本内容,以及色彩和布局结构信息,因此我们提取失真图像的边缘特征、结构特征和亮度特征.然后将多个图像尺度上提取的特征进行拼接,作为最终的失真图像质量感知特征.最后使用随机森林回归方法训练得到无参考屏幕内容图像质量评估模型.实验结果表明,本文引入的多特征和多尺度机制是有效的,相比较目前先进的无参考方法,本文模型可以取得与主观感知更高的一致性,甚至在整体性能上超过了多数全参考方法.