真实相机图像清晰度评价方法研究

摘要

图像质量评价在现代科技中占据着非常重要的地位，尤其是对图像的恢复、图像融合、图像修复和生物医学成像等视觉信号处理中扮演着重要角色。图像质量的好坏直接影响着
　　人们获取图像的视觉感受和用户体验。随着现代技术多媒体技术的快速发展，基于图像处理的应用非常的广泛，那么，如何才能得到准确且可靠的图像质量评价方法就变的十分重要。图像质量评价的目标是得到与人的主观判断相一致的客观评价，也就是设计新的算法模型来代替人对图像的质量打出一个合理准确的客观质量分数。本文从感知图像的特征入手来研究图像质量评价问题。由此，提出了一种评价真实相机图像的质量评价算法。首先，根据相机图像的失真特点找到图像的三组有效感知特征，分别是基于自由能理论的图像特征，图像的对比度特征和基于图像清晰程度特征，其次，将得到的三组特征输入到支持向量机（SVM）中得到真实相机图像的清晰度评价的客观质量分数。该方法产生的质量分数能很好的反应图像的质量，且计算速度快。与其他现存的无参考质量评价算法相比，该方法表现出更好的主观评价一致性。

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致谢

Acronyms

Chapter 1 Introduction

1.1 Objectives

1.2 Research Status of Image Quality Assessment

1.3 Organization of This Thesis

Chapter 2 Characteristics of the Human Visual System

2.1 Introduction

2.2 Visual Physiology

2.3 Physical Characteristics

2.4 Central and Peripheral Vision

2.5 Adaptation to Light

2.6 Contrast Sensitivity Functions

2.7 Masking

2.8 Summary

Chapter 3 Image Quality Factors

3.1 Sharpness

3.2 Noise

3.3 Contrast

3.4 Color Distortion

3.5 Dynamic Range

3.6 Summary

Chapter 4 Study of the State-of-the-art Image Sharpness Metrics

4.1 Review of the Existing Objective Image Sharpness Metrics

4.2 Image Quality Database

4.3 Criteria for Performance Evaluation

4.4 Experimental Results and Analysis

4.5 Summary

Chapter 5 Proposed Image Sharpness Metric for Real Camera Images

5.1 Proposed Sharpness Metric

5.2 Performance on Real Camera Images

5.6 Summary

Chapter 6 Conclusion

参考文献

作者简历

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