基于梯度信息的图像质量评判方法的研究

图像质量客观评判标准广泛应用于图像处理中,基于人眼视觉系统的客观评判方法一直是图像处理领域的研究热点.最近,Zhou Wang等人提出了基于结构信息的评判方法—结构相似度(SSIM),它的理论基础是人眼视觉系统能高度自适应地提取场景中的结构信息.SSIM方法简单、评判性能优于PSNR(或MSE).但随着研究的深入,我们发现SSIM算法存在着一些问题,特别是不能很好地评判模糊失真类的图像.本文提出两种基于梯度信息的图像质量评判方法—基于梯度的结构相似度(GSSIM)和基于边缘的结构相似度(ESSIM).实验结果表明,GSSIM能更好地符合人眼视觉系统特性,而ESSIM对于模糊图像则取得了最好的评判效果.

基于梯度和运动估计的视频质量评价

数字视频质量评价在视频压缩、处理以及视频通信领域中有着十分重要的作用.本文在现有视频质量评价方法以及对人类视觉特性研究的基础上,提出了一种基于梯度和运动估计的视频质量评估方法.该方法充分考虑了视频图像的边缘特性、各帧之间的时间相关性以及画面中场景的变化对视频质量的影响等因素.实验结果表明,该方法对基于H.264编码的失真视频有更好的评价效果,与人类视觉的主观评价结果一致.

融合空间约束和梯度结构信息的视频篡改检测算法

相邻帧间相似性原理的传统视频被动取证方法会对画面运动剧烈的视频发生大量误检测,针对这个问题,提出了一种融合空间约束和梯度结构信息的视频篡改检测方法。首先,利用空间约束准则,提取低运动区域和高纹理区域,并将两个区域进行融合,获取顽健的量化相关性丰富区域用于提取视频最优相似性特征;然后,改进原有特征的提取和描述方法,运用符合人类视觉系统特性的梯度结构相似性GSSIM来计算空间约束相关性值,最后,利用切比雪夫不等式对篡改点进行定位。实验证明,针对画面运动剧烈的视频,所提算法误检率更低,精确度更高。