基于Shearlet变换的方向结构相似度图像质量评价的中期报告.docx

基于Shearlet变换的方向结构相似度图像质量评价的中期报告
一、研究背景及意义
图像质量评价是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要研究方向。在实际应用中，图像质量评价可帮助我们了解处理算法的效果，并对图像质量进行量化度量。
目前，已有许多基于传统图像变换的图像质量评价方法，如快速傅里叶变换（FFT）、小波变换（WT）、整数小波变换（IWT）、离散余弦变换（DCT）等。然而，这些变换方法存在一定的局限性，对于包含方向信息和纹理信息的图像，效果并不理想。
因此，基于Shearlet变换的图像质量评价成为了近年来的研究热点之一。Shearlet是一种用于多尺度局部平滑及边缘表示的新型正交多重函数系统，它在处理方向信息和纹理信息方面具有独特的优势。将Shearlet变换应用于图像质量评价，可以更准确地量化图像中的方向结构相似度。
二、研究内容及进展
本文研究基于Shearlet变换的方向结构相似度图像质量评价方法，并探讨该方法的优势和应用领域。
目前，已有一定的研究成果。首先，对Shearlet变换进行了详细的介绍，并通过实验验证了Shearlet变换在表达方向结构和纹理信息方面的优势。其次，通过对两幅图像进行Shearlet域的相似度计算，得到了图像的方向结构相似度。针对方向结构相似度无法准确反映图像的全局质量的问题，引入了结构相似性指数（SSIM）作为判断标准。最后，将基于Shearlet变换的方法与传统方法进行对比实验，并验证了该方法的有效性。
三、研究计划及展望
接下来，本文将进一步拓展研究范围，主要包括以下几个方面：
1.对基于Shearlet变换的图像质量评价方法进行改进，使其适用于不同类型的图像。
2.探究基于Shearlet变换的图像质量评价方法在图像处理和计算机视觉领域中的应用。
3.与多种传统图像质量评价方法进行对比实验，探讨不同方法的优缺点及适用范围。
基于Shearlet变换的方向结构相似度图像质量评价方法具有明显优势，有望在计算机视觉和图像处理领域中得到广泛应用。随着研究的深入，我们相信该方法在提高图像质量评价准确度和推进图像处理技术方面将发挥重要作用。