一个图像质量盲评估的统计测度

本文提出了一个图像质量盲评估的统计测度.该测度首先根据自然图像的统计性质与失真图像的模型,实现对图像小波系数分布参数的盲估计;再利用估计的分布参数来计算失真图像与参考图像之间的互信息,以量化失真图像对参考图像的保真度,进而实现对图像质量的评估.本文提出的测度避免了对参考图像的依赖,且克服了现有图像质量盲评估对特征选择与提取、机器学习等过程的依赖.LIVE图像质量评估数据库的总体评估结果表明:本文提出的盲评估统计测度对图像质量评估结果与数据库的主观评估结果高度一致,且优于文献中报道的盲评估测度.

结合NSS和小波变换的无参考图像质量评价

为了度量不同失真类型的图像质量,提出一种基于小波多尺度变换的无参考质量评价方法。该方法根据自然场景统计(NSS)模型中小波多尺度变换子带能量在对数域的线性分布规律,利用失真条件下变化缓慢的高尺度子带能量预测理想图像的低尺度子带能量,同时对一些不适合失真类型进行能量补偿,最后通过量化失真图像的预测值和实际值之间的能量差异来度量图像质量。实验结果表明,该方法与主观评价方法有较好的一致性,且在总体性能上优于当前相关文献的方法。