基于图像内容对比感知的图像质量客观评价

摘要

为了提出性能优异的图像质量评价(IQA)模型,本文基于人类视觉感知特性和图像的灰度梯度、局部对比度和清晰度特征,提出了一种基于图像内容对比感知的IQA方法.在该方法中,首先结合视觉感知特性,基于物理学中对比度定义,提出一种图像质量定义及其值计算方法;之后,基于灰度梯度共生矩阵,提出一种图像灰度梯度熵的概念及其值的计算方法,并基于图像灰度梯度熵、局部对比度和清晰度,提出一种图像内容及其视觉感知的描述方法;最后,基于图像内容特征和图像质量定义,综合分析,提出IQA方法及其数学模型.并且采用5个开源图像数据库中的119幅参考图像和6395幅失真图像对其进行了仿真测试,同时分析和探讨了52种失真类型对IQA的影响;另外,为了说明所提IQA模型的优势,将其与现有的7个典型IQA模型,从精度、复杂性和泛化性能上进行了对比分析.实验结果表明,所提IQA模型的精度PLCC值在5个数据库中最低可以实现0.8616,最高可达到0.9622,其性能综合效益优于7个现有IQA模型.研究结果表明,所提IQA方法是有效的、可行的,所提IQA模型是一个性能优异的IQA模型.