姚军财
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20112603.0390
结合传统采用的均方误差和峰值信噪比评价灰度图像质量的统计方法和色差描述彩色图像差异的特点,提出了一种基于人眼视觉特性的色差均方误差和色差峰值信噪比统计参数的评价彩色图像质量的方法,并通过实验进行了验证.实验结果与德克萨斯大学奥斯汀分校的LIVE图像库中的图像主观评价结果基本符合,表明所提出的方法不仅从统计意义上有效地反映了局部甚至像点间的差别,而且由于该统计方法同时考虑了人眼视觉特性,提高了客观评价与主观评价的一致性.
关键词:
图像质量评价
,
人眼视觉特性
,
峰值信噪比
,
色差
钱方
,
郭劲
,
孙涛
,
王挺峰
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20132805.0781
光电成像系统是一种被广泛应用的观测工具,可以用来实现图像的探测、识别和跟踪等多种功能.激光干扰会造成光电系统成像元件的饱和或损伤,影响成像效果.为了解激光干扰对光电成像系统的影响程度,研究干扰图像质量评价具有重要意义.提出一种基于小波加权的结构相似度图像质量评价(WWSSIM)算法,该算法首先将原始图像和降质图像分别进行四级二维小波变换,划分成为具有不同尺度和不同频率特征的子带图像,在13个频带比较结构相似度,然后根据人类视觉系统特性,赋予13个频带的结构相似度以相应视觉权重值,最后通过求和平均得到归一化的图像质量评价指标.为了方便对比,分别运用均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构相似度评价算法(SSIM)对Live数据库图像和激光干扰图像进行评价.结果表明,与PSNR算法相比,提出的WWSSIM算法在准确率上提高了5.2％,在一致性上提高了4.1％,与SSIM算法相比,提出的WWSSIM算法在准确率上提高了2.9％,在一致性上提高了2.6％.以上结果说明提出的WWSSIM算法相对于MSE、PSNR和SSIM算法评价结果更加准确,同时它对激光干扰图像的失真程度能给出更符合人类主观视觉感受的判断.
关键词:
激光干扰
,
人类视觉系统
,
小波变换
,
图像质量评价
,
结构相似度
钱方
,
孙涛
,
郭劲
,
王挺峰
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20153002.0317
提出一种基于小波变换的多尺度结构相似度的图像质量评价(WWMS-SSIM)算法。首先对原始图像和失真图像分别进行小波变换，在对应的低频子带图像中比较亮度和相关度差异，在对应高频子带图像中比较对比度、相关度和结构差异，然后赋予不同子带图像不同的视觉加权值，最后得到归一化的图像质量评价值。通过对不同失真类型图像以及Live 数据库图像的评价，证明了提出的算法(WWMS-SSIM)相对均方误差、峰值信噪比、结构相似度以及改进的结构相似度评价算法更符合人类的主观视觉感受。
关键词:
人类视觉系统
,
小波变换
,
图像质量评价
,
多尺度
,
结构相似度
邱聚能
,
李辉
,
闫乐乐
,
梁平
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20153003.0531
运动模糊度是表征 LCD显示器质量的重要指标。目前，国内针对 LCD运动图像显示性能的检测大多采用人眼视觉检测的方法，而人工检测结果是检测人员的主观判断，易受外界环境和自身心理因素的影响，不利于生产的统一化、标准化。本文采用图像质量评价的思路，提出了一种基于区域对比度和结构相似度(RCSSIM)算法的 LCD运动模糊检测方法。参考 LCD显示的静止图像，对采集到的运动图像进行图像质量评价得到运动图像的清晰度，以此作为 LCD显示器运动模糊程度的指标。仿直和实际检测结果均表明，该方法提出的检测指标不但能很好地量化 LCD运动模糊度，且与人的主观感知相符。
关键词:
LCD
,
运动模糊
,
图像质量评价
,
RCSSIM
宋超
,
王瑞光
,
冯英翘
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20142906.1050
针对显示器图像颜色复现问题，提出了一种基于图像质量评价和图像分割-融合策略的色域映射算法。详细分析了各类色域映射算法的特点并选取4种算法作为基本色域映射算法。提出了一种色域映射图像质量评价算法，并选用SLIC 超像素算法对源图像分割。使用基本色域映射算法对源图像进行映射处理，并计算每个分块内各映射图像与源图像的相似度。根据每个图像分块的相似度，对基本色域映射图像进行选择综合处理并融合成最终图像。最后以 LED 显示屏和 LCD 显示器为例，对本文提出的算法和其他基本色域映射算法进行主观评价对比实验。实验结果证明本文算法在图像颜色保真效果上要明显优于其他算法，但是在计算速度上仍有待优化。
关键词:
图像质量评价
,
显示器
,
色域映射
,
LED显示
王春哲
,
李杰
,
李明晶
,
郭盼
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20153004.0681
针对现有评价方法不适合于多扭曲失真图像这一问题,本文展开了对多扭曲失真图像评价方法的研究.在分析图像的边缘信息和奇异值向量对视觉特征的表征能力的基础上,提出一种基于边缘信息奇异值分解的图像质量评价算法.首先,利用Sobel算子提取参考图像及失真图像视觉敏感的边缘信息,再对两图像的边缘信息进行奇异值分解,利用奇异值向量之间的夹角来描述失真图像的畸变程度.最后,采用LIVE数据库中的450张多扭曲的失真图像验证该文算法,并与MSE、PSNR、SSIM、CSSIM等算法进行了对比.实验结果表明,该文算法对多扭曲失真图像的质量评价具有更高的稳定性,主客观评价的一致性较传统评价方法更好.通过对比时间效率,该方法基本上满足实际需求,具有更高的适用性.
关键词:
图像边缘信息
,
奇异值分解
,
图像质量评价
