基于局部不变特征的图像质量评价.doc

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摘要：针对结构相似度算法在感知图像质量时采取平均加权策略的不足，利用人眼对图像中不同区域的关注程度不同的特性，提出了基于局部不变特征的图像质量评价算法。该算法在失真图像结构相似度质量分布图的基础上，提取图像的局部不变特征点，将这些特征点周围一定区域赋予较大的视觉权重，最后运用综合加权策略来衡量失真图像的质量。在标准图像测试库上的实验结果表明，该算法计算复杂度相对较低，较大地提高了结构相似度算法的评价效果，与人眼主观感知图像质量取得了更好的一致性。
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关键词：图像质量评价；结构相似度；尺度不变特征变换；视觉重要性；人眼视觉系统
中图分类号：TP391.41
文献标志码：A
Imagequalityassessmentbasedonlocalinvariantfeatures
YANGYa-zhou*，YINGXiao-qing，CHENGGuang-quan，TUDan
CollegeofInformationSystemandManagement，NationalUniversityofDefenseTechnology，ChangshaHunan410073，China
Abstract：
Inordertoovercomethedeficiencyoftheweightedaveragestrategywhichisadoptedinthestructuresimilarityalgorithmfortheperceptionofimagequality，consideringthatcertainregionsinanimagemaynotbearthesameimportanceasothers，animagequalityassessmentmetricbasedonlocalinvariantfeatureswasputforward.Thealgorithmusedstructuralsimilaritytocalculatethequalitymapofdistortedimage，andthenextractedthelocalinvariantfeaturespointsinthedistortedimage.Theregionaroundfeaturespointswasgivenmorevisualimportance，andthequalityoftheimagedistortioncouldbeevaluatedbyusingintegratedweightingstrategy.Theexperimentalresultsonthestandardimagelibraryshowthatthecomputationalcomplexityofthisalgorithmisrelativelylowerandtheevaluationperformanceofstructuresimilarityalgorithmcanbeconsiderablyincreased，whichachievesbetterconsistencywiththesubjectiveassessmentofhumaneyes.
英文关键词Keywords：
imagequalityassessment；StructuralSimilarity（SSIM）；ScaleInvariantFeaturesTransform（SIFT）；visualimportance；HumanVisualSystem（HVS）
0引言
图像质量评价是图像视频处理领域的一项基本技术，在图像处理算法的分析比较、图像视频系统的参数优化等方面发挥着重要作用。图像质量评价大体上可以分为主观评价和客观评价两种。主观评价方法是凭感知者主观感受来评价图像的质量，但是该方法耗时多、费用高，难以应用于实时的评价系统。因此，研究客观、准确、高效并与人类视觉特性相一致的客观质量评价方法具有重要意义。
传统的客观评价方法，根据对原始图像参考程度的不同可以分成三类：完全参考型、部分参考型和无参考型。完全参考型图像质量评价方法通常采用两阶段评价模型[1]：局部质量评价和综合加权。局部质量评价阶段主要研究如何评价局部区域的图像质量，获得局部质量分布图，例如较早提出的均方误差（MeanSquaredError，MSE）和峰值信噪比（PeakSignal-to-Noise，PSNR）等。目前这一阶段研究的比较成熟，Wang等[2]提出的结构相似度（StructuralSimilarity，SSIM）、改进的多尺度结构相似度[3]（Multi-ScaleSSIM，MS-SSIM）和视觉信息保真度[4]（VisualInfo