关于Contourlet的梯度结构相似度图像质量评价.pdf

论文题目：基于Contourlet 的梯度结构相似度图像质量评价 专 业：计算机应用技术 硕 士 生：贾珍妮 (签名) 指导教师：付 燕 (签名) 摘 要 图像质量评价已经从图像处理中分离出来成为一个独立的研究领域。图像信息的最 终接受者是人，所以主观方法是可靠的。但需要多次重复实验，费时，难以应用到实际 中。客观图像质量评价方法成为了研究的热点，传统的客观评价方法计算简单，但由于 它没有考虑人类的视觉感受以及图像本身的特点，经常与人的主观评价脱节。Zhou.Wang 等人结合结构失真理论提出的结构相似度 (SSIM)算法虽然很优越，但也存在不足。 本文深入分析了SSIM 算法，通过实验验证SSIM 的优越性，同时指出了SSIM 在 评价同一幅图像不同失真类型时存在一定的误差，该问题主要存在于严重模糊的图像 中。模糊图像的纹理特性受到破坏，而SSIM 方法中的结构比较(s)分量并不能准确的反 映这种变化，图像的梯度可以很好的反映出边缘及纹理的变换情况。所以本文在引入梯 度信息的 SSIM 算法的基础上，考虑 Contourlet 拥有良好的类似于人类视觉系统(HVS) 的特性，具有局部化、多尺度、多方向等优良特性，提出了基于Contourlet 的梯度结构 相似度(CGSSIM) 图像质量评价算法。 CGSSIM 算法将梯度结构相似度(GSSIM)算法用于 Contourlet 分解频带的各方向子 带，得到各带通方向子带的梯度结构相似度，然后对各带通方向子带的梯度结构相似度 求加权和得到整幅图像的基于Contourlet 的梯度结构相似度(CGSSIM) 。权值通过实验根 据人眼对不同带通方向子带敏感度确定。通过实验证明了CGSSIM 算法对同一幅图像的 高斯模糊和白噪声失真图像交叉评价时可以得到较好的结果。同时验证了CGSSIM 算法 比 PSNR 、SSIM 等算法更符合人眼的视觉特性，与主观感知更加接近，评价准确率和 一致性更好。特别是对高斯模糊图像的评价，其准确性有了一定的提高。 关 键 词： 图像质量评价；结构相似度；Contourlet ；梯度结构相似度；人眼视觉系统 研究类型： 应用研究 Subject : Image Quality Assessment Based on Contourlet and Gradient Structural Similarity Specialty : Computer Application Technology Name : Jia Zhenni (Signature) Instructor : Fu Yan (Signature) ABSTRACT Image quality assessment has been separated from the image processing to become an independent field of study. The ultimate recipient of the image information is a person, so the subjective method is reliable. But it requires repeated experiments, time-consuming, difficult to be applied to practical applications. Objective image quality assessment method has become a hot research, traditional objective evaluation method is si