全信息图像质量评估研究发展综述

随着图像技术的广泛应用,图像的质量评估问题,即信息的可靠性问题,在自动化系统中的地位日益重要。全信息图像质量评估是针对目标原始图像和被测图像都已知时的被测图像评估。从历史发展角度系统地回顾了20世纪60年代以来全信息图像质量评估研究的发展历程和现状,并从算法的构成角度对代表性的全信息图像质量评估算法进行了分类与分析。由于图像质量评估函数的性能测定在其研究中具有重要的地位,对于图像质量评估函数的性能测定方案给予了说明。最后,从研究的深入角度上讨论图像质量评估研究的未来发展趋势。

基于四元数奇异值分解的视频质量评价方法

准确的客观视频质量评价方法对于视频应用发展是至关重要的.近年来,图像质量评价方法已经比较成熟,而视频质量评价方法与图像质量评价方法在性能上的差距仍然较大.本文提出一种基于四元数奇异值分解的客观视频质量评价方法,该方法将像素的亮度、色度、边缘能量和残差能量作为四元数的四个部分,并用熵作为视觉感兴趣系数对块加权.在视频质量专家组(VQEG)阶段IFR-TV视频测试库上的测试结果表明,该方法与主观评价结果有很好的相关性.

基于结构相似度和帧间残差四元数模型的视频质量评价方法

基于结构相似度的视频质量评价方法(SSIM)与其他传统方法相比,不仅具有较好的性能而且计算简单。本文将提出一种基于四元数模型的新度量方法,该方法将结构相似度作为四元数的3个部分,把参考视频和失真视频的帧间残差作为第4部分,然后对四元数向量进行奇异值分解获取评价度量。在视频质量专家组(VQEG)第1阶段FR-TV测试数据集上的结果表明,该方法计算复杂度低,评价结果更准确。

基于HVS特征参数提取的视频质量评价四元数模型

提出一种基于HVS特征参数提取的视频质量评价四元数模型。四元数矩阵从表面纹理信息、帧间残差、亮度边缘和色度边缘四个部分来构建,同时加入HVS感兴趣区域加权和块效应加权。该方法利用四元数矩阵奇异值分解提取特征向量的方式来获取视频的特征信息。通过VQEG Phase I测试数据集的实验结果证明,该方法在非线性回归后相关系数、斯皮尔曼相关系数、离出率等指标均优于传统的其他视频质量评价算法,有效地提高了视频质量评价的主客观一致性。