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1.

早期的圖像處理是隨由于通訊方面的要求而發(fā)展起來(lái)的，隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)與理論已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于眾多的科學(xué)與工程應(yīng)用，如遙感、醫(yī)學(xué)、氣象、通信等。然而隨著圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展，如何正確有效地評(píng)價(jià)一幅圖像的質(zhì)量好壞變得越發(fā)重要起來(lái)。近年來(lái)，圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)已經(jīng)成為了圖像信息工程領(lǐng)域內(nèi)一項(xiàng)重要的研究課題，引起了學(xué)者的高度重視。

圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法中客觀(guān)評(píng)價(jià)方法又可以分為三類(lèi)：全參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、部分參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和無(wú)參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。全參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法需要原始圖像的完整信息作為評(píng)價(jià)的參考：部分參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法需要原始圖像的部分特征或者統(tǒng)計(jì)信息作為評(píng)價(jià)參考：無(wú)參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法則依賴(lài)于待評(píng)測(cè)圖像本身的信息來(lái)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，而無(wú)須原始圖像的任何信息。在很多情況下，如在網(wǎng)絡(luò)傳輸中，往往無(wú)法獲得發(fā)送端的原始圖像信息，因此研究無(wú)參考的客觀(guān)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法是很有意義的。

圖像質(zhì)量的含義主要包括兩個(gè)方面：圖像的逼真度和圖像的可懂度。圖像質(zhì)量直接取決于成像裝備的光學(xué)性能、圖像對(duì)比度、儀器噪聲等多種因素的影響，通過(guò)質(zhì)量評(píng)價(jià)可以對(duì)影像的獲取、處理等各環(huán)節(jié)提供監(jiān)控手段。為了對(duì)圖像處理的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行合理評(píng)估，圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究已經(jīng)成為圖像信息工程的基礎(chǔ)技術(shù)之一。多少年來(lái)，人們希望能夠找出圖像逼真度和可懂度的定量測(cè)量方法，作為評(píng)價(jià)圖像和設(shè)計(jì)圖像系統(tǒng)的依據(jù)，但目前人們對(duì)人類(lèi)視覺(jué)特性仍沒(méi)有充分理解，特別是對(duì)人眼視覺(jué)的心理特性還難以找出定量的描述方法，因此圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)還有待深入研究。

國(guó)際上已有成熟的主觀(guān)評(píng)價(jià)技術(shù)和國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，例如 ITU-T Rec. P.910規(guī)定了多媒體應(yīng)用的主觀(guān)評(píng)價(jià)方法
；ITU-R BT.500-11規(guī)定了電視圖像的主觀(guān)評(píng)價(jià)方法
，就視頻質(zhì)量主觀(guān)評(píng)價(jià)過(guò)程中的測(cè)試序列、人員、距離以及環(huán)境做了詳細(xì)規(guī)定。主觀(guān)質(zhì)量評(píng)分法
(MOS：Mean Opinion Score)是圖像具代表性的主觀(guān)評(píng)價(jià)方法，它通過(guò)對(duì)觀(guān)察者的評(píng)分歸一化來(lái)判斷圖像質(zhì)量。而主觀(guān)質(zhì)量評(píng)分法又可以分為評(píng)價(jià)和相對(duì)評(píng)價(jià)兩種類(lèi)型。

評(píng)價(jià)是將圖像直接按照視覺(jué)感受分級(jí)評(píng)分，表 1.1 列出了國(guó)際上規(guī)定的 5 級(jí)尺度，包括質(zhì)量尺度和妨礙尺度。對(duì)一般人來(lái)講，多采用質(zhì)量尺度；對(duì)專(zhuān)業(yè)人員來(lái)講，則多采用妨礙尺度。

                         表 1.1 評(píng)價(jià)尺度

相對(duì)評(píng)價(jià)是由觀(guān)察者將一批圖像從好到壞進(jìn)行分類(lèi)，將它們相互比較得出好壞，并給出相應(yīng)的評(píng)分。相對(duì)尺度如表 1.2 所示。

     表 1.2 相對(duì)評(píng)價(jià)尺度與評(píng)價(jià)尺度對(duì)照

評(píng)價(jià)的結(jié)果可用一定數(shù)量的觀(guān)察者給出的平均分?jǐn)?shù)求得。平均分?jǐn)?shù)按照公式 計(jì)算得到：

式中，
為圖像屬于第 i 類(lèi)的分?jǐn)?shù)，

為判定該圖像屬于第i類(lèi)的觀(guān)察者人數(shù)。為了保證圖像主觀(guān)評(píng)價(jià)在統(tǒng)計(jì)上有意義， 參加評(píng)分的觀(guān)察者至少應(yīng)有 20 名， 其中包括一般觀(guān)察者和專(zhuān)業(yè)人員。  

圖像質(zhì)量的主觀(guān)評(píng)價(jià)方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠真實(shí)的反映圖像的直觀(guān)質(zhì)量，評(píng)價(jià)結(jié)果可靠，無(wú)技術(shù)障礙。但是主觀(guān)評(píng)價(jià)方法也有很多缺點(diǎn)，如需要對(duì)圖像進(jìn)行多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，無(wú)法應(yīng)用數(shù)學(xué)模型對(duì)其進(jìn)行描述，從工程應(yīng)用的角度看，耗時(shí)多、費(fèi)用高，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的質(zhì)量評(píng)價(jià)。在實(shí)際應(yīng)用中，主觀(guān)評(píng)價(jià)結(jié)果還會(huì)受觀(guān)察者的知識(shí)背景、觀(guān)測(cè)動(dòng)機(jī)、觀(guān)測(cè)環(huán)境等因素的影響。此外，主觀(guān)質(zhì)量評(píng)價(jià)無(wú)法應(yīng)用于所有場(chǎng)合，如需要進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的領(lǐng)域。

客觀(guān)評(píng)價(jià)方法

圖像質(zhì)量的客觀(guān)評(píng)價(jià)方法是根據(jù)人眼的主觀(guān)視覺(jué)系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型，并通過(guò)具體的公式計(jì)算圖像的質(zhì)量。傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量客觀(guān)評(píng)價(jià)方法主要包括均方誤差（MSE，mean squared error）和峰值信噪比（PSNR，peak signal to noise rate）
。均方誤差法首先計(jì)算原始圖像和失真圖像象素差值的均方值，然后通過(guò)均方值的大小來(lái)確定失真圖像的失真程度。計(jì)算公式如下：

其中 M、N為圖像的長(zhǎng)和寬，
表示原始圖像的象素值，
表示降質(zhì)后圖像的象素值。PSNR作為衡量圖像質(zhì)量的重要指標(biāo)，基于通信理論而提出，是信號(hào)量與噪聲強(qiáng)度的比值。由于數(shù)字圖像都是以離散的數(shù)字表示圖像的像素，因此采用圖像的象素值來(lái)代替信號(hào)量。

具體公式如下：

其中 L 為圖像中像素的灰度值，一般采用 255。

上述方法的優(yōu)點(diǎn)是直觀(guān)、嚴(yán)格，計(jì)算簡(jiǎn)單，而且可以直接應(yīng)用于依據(jù)“MSE 最小”原則設(shè)計(jì)的圖像系統(tǒng)。因此，這類(lèi)方法成為應(yīng)用泛的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)手段。但它的缺點(diǎn)也是顯而易見(jiàn)的。文獻(xiàn)[6]具體分析了 MSE 性能不穩(wěn)定的原因，并指出這一缺點(diǎn)是方法本身的缺陷，無(wú)法克服。PSNR 只在評(píng)價(jià)白噪聲失真圖像時(shí)效果良好,而在其它領(lǐng)域也會(huì)出現(xiàn)如 MSE 一樣的不穩(wěn)定現(xiàn)象，文獻(xiàn)[7]對(duì)此進(jìn)行了深入分析。

對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行客觀(guān)評(píng)價(jià)時(shí)，根據(jù)對(duì)原始無(wú)失真圖像依賴(lài)程度的不同，可將圖像質(zhì)量的客觀(guān)評(píng)價(jià)算法分成三類(lèi)：全參考（Full Reference, FR）圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)、半?yún)⒖迹≧educed Reference, RR）圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)和無(wú)參考（No Reference, NR）圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)主要是將失真圖像和參考圖像逐像素進(jìn)行比較，得出對(duì)失真圖像的評(píng)價(jià)；半?yún)⒖嫉膱D像質(zhì)量評(píng)價(jià)是從原始圖像和失真圖像中分別提取圖像的有效特征，如圖像的梯度和直方圖，通過(guò)對(duì)有效特征進(jìn)行比較，得出對(duì)失真圖像的評(píng)價(jià)；無(wú)參考的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)則無(wú)需任何參考圖像的信息

，直接提取失真圖像的某些失真因素特征，如圖像的邊界強(qiáng)度、噪聲率、模糊度

等，給出失真圖像的客觀(guān)質(zhì)量評(píng)價(jià)。

圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)最終取決于觀(guān)察者的感覺(jué)，所以不論采用上述哪種客觀(guān)評(píng)價(jià)方法，目標(biāo)都是追求客觀(guān)評(píng)價(jià)結(jié)果與人的主觀(guān)評(píng)價(jià)盡可能的一致，即客觀(guān)評(píng)價(jià)要以主觀(guān)評(píng)價(jià)為準(zhǔn)則。

客觀(guān)評(píng)價(jià)方法的優(yōu)點(diǎn)是速度快、費(fèi)用低、應(yīng)用領(lǐng)域廣，評(píng)價(jià)結(jié)果具有重現(xiàn)性，不受主觀(guān)因素的影響。缺點(diǎn)是目前只能在某些方面有限度的模仿人眼的主觀(guān)視覺(jué)系統(tǒng)，常會(huì)出現(xiàn)與主觀(guān)評(píng)價(jià)結(jié)果不一致的情況，不同的模型依據(jù)具體的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行不同的條件假設(shè)，難以建立適用于任何領(lǐng)域的數(shù)學(xué)模型。

客觀(guān)質(zhì)量評(píng)價(jià)的早期研究主要集中在傳統(tǒng)的誤差統(tǒng)計(jì)方法上，如清晰度、峰值信噪比（PSNR）和均方誤差（MSE）等。隨著研究的深入，人們發(fā)現(xiàn)這種方法忽視了圖像內(nèi)容對(duì)人眼的影響，不能反映圖像的質(zhì)量，因此人們采用了更多的方法在更深的層面上做了嘗試。

無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)是一個(gè)全新的研究領(lǐng)域，雖然這個(gè)領(lǐng)域的研究尚處于探索階段，但已吸引了很多人的關(guān)注，呈蓬勃發(fā)展之勢(shì)。目前，公開(kāi)發(fā)表的關(guān)于無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的論文漸漸增多，如文獻(xiàn)提出了三個(gè)無(wú)參考質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別是邊緣強(qiáng)度（Contour-Volume，簡(jiǎn)稱(chēng) CV）、噪聲率（Noise-Rate，簡(jiǎn)稱(chēng) NR）和統(tǒng)一亮度分布（Uniform Intensity-Distribution，簡(jiǎn)稱(chēng) UID）。這三個(gè)參數(shù)分別就圖像的邊緣、噪聲和亮度分布進(jìn)行了分析，結(jié)果與主觀(guān)的一致性較高。文獻(xiàn)專(zhuān)門(mén)研究了噪聲對(duì)數(shù)字圖像質(zhì)量的影響，它在圖像分塊和噪聲檢測(cè)方面較文獻(xiàn)都有改進(jìn)；文獻(xiàn)[9]研究真彩圖像的色彩問(wèn)題，其中色彩豐富度（CCI）與人眼對(duì)色彩的感知有很高的一致性；Huitno Luo 使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行人臉質(zhì)量的檢測(cè)；Kyungnam Kim和 krty Davis 利用局部統(tǒng)計(jì)量提出一種用于視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)的方法，主要用于評(píng)價(jià)噪聲和模糊的問(wèn)題；殷曉麗等人提出了一種基于半脆弱性數(shù)字水印算法（WIQM）的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，這種方法只是針對(duì) JPEG 圖像作質(zhì)量評(píng)價(jià)；楊守義等人還提出一種基于高階統(tǒng)計(jì)量的評(píng)價(jià)方法。 無(wú)參考圖像的評(píng)價(jià)方法脫離了對(duì)原始參考圖像的依賴(lài)， 其應(yīng)用范圍更加廣泛，發(fā)展前景更加廣闊，正因如此，其研究難度也是的。下面介紹幾個(gè)具有代表意義的典型方法
。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)和日本電器股份有限公司（Nippon Electric Company，NEC）合作，從圖像增強(qiáng)考慮了圖像邊界強(qiáng)度、噪聲和灰度分布，來(lái)制定圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的因子
。

圖像的細(xì)節(jié)越豐富，圖像越清晰，則圖像的邊緣也就越清晰。邊緣強(qiáng)度（CV）能夠反映圖像的清晰程度，數(shù)值越大，圖像越清晰，反之圖像模糊，這是一個(gè)圖像清晰度的測(cè)量指標(biāo)。首先使用3×3的拉普拉斯窗口提取圖像邊緣，然后統(tǒng)計(jì)圖像的邊緣，將邊緣像素值進(jìn)行值的疊加求得圖像的邊緣強(qiáng)度CV
。

噪聲是造成圖像失真的一個(gè)重要因素，噪聲是高頻分量，能夠影響CV的評(píng)價(jià)。圖像中的噪聲越多，CV就會(huì)越大。面對(duì)這類(lèi)失真圖像，CV的評(píng)價(jià)性能將受到很大的影響，因此無(wú)法給出正確的評(píng)價(jià)結(jié)果。鑒于CV的這種缺陷，文獻(xiàn)[13]提出了一種針對(duì)噪聲的評(píng)價(jià)因子，即噪聲率（Noise-Rate） 。

噪聲率是一個(gè)反映圖像受噪聲污染程度的評(píng)價(jià)因子，主要通過(guò)比較失真前參考圖像的噪聲量和失真后圖像中所含噪聲量的多少而確定。由于無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法沒(méi)有參考圖像可以借鑒，所以通常將經(jīng)濾波算法去噪后的圖像作為準(zhǔn)參考圖像，計(jì)算其包含的噪聲率，然后和原失真圖像進(jìn)行比較。噪聲的種類(lèi)很多，針對(duì)不同的噪聲，有不同的濾波算法。這些濾波算法往往對(duì)去除某種特定噪聲有較好的性能，而處理其他噪聲時(shí)性能就大大減弱。中值濾波算法是一種較為全面的噪聲濾除算法，能夠去除圖像中的大部分噪聲，因此文獻(xiàn)采用中值濾波作為一種通用的濾波算法。  

根據(jù)信息論，圖像的像素分布越均勻，圖像包含的信息就越多，因此定義圖像的統(tǒng)一亮度分布如下
：

L是圖像的灰度級(jí)數(shù)， 
是第K級(jí)灰度的個(gè)數(shù)。在公式中的分子和分母加上常數(shù)1是為了避免在計(jì)算過(guò)程中分母為0，而且由于1很小，不會(huì)影響UID的評(píng)價(jià)性能。

文獻(xiàn)[15]針對(duì)噪聲對(duì)數(shù)字圖像質(zhì)量的影響，從噪聲檢測(cè)的角度 ,提出一種基于掩蓋效應(yīng)的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。方法首先對(duì)圖像進(jìn)行分塊，將圖像按不同的頻率成分區(qū)分開(kāi)，采用的是改進(jìn)后的Hosaka分塊算法，新算法取消了Hosaka對(duì)圖像尺寸的限制；然后檢測(cè)各個(gè)子圖像塊的噪聲；最后根據(jù)圖像的污染程度，計(jì)算基于掩蓋效應(yīng)的無(wú)參考圖像峰值信噪比NPSNR。下面介紹具體的計(jì)算過(guò)程。

圖像中的高頻成分變化劇烈，低頻成分變化緩慢。當(dāng)圖像中高頻成分較多時(shí)，其均方差較大，反之當(dāng)圖像中低頻成分較多時(shí)，其均方差較小。由于HVS的掩蓋效應(yīng),變化劇烈的部分中出現(xiàn)的噪聲不易被人眼所感知，因此，對(duì)于不同的頻率子塊內(nèi)出現(xiàn)的噪聲采取不同的權(quán)值，才能體現(xiàn)出HVS的掩蓋效應(yīng)，更加符合人的視覺(jué)感知。 目前，方案使用實(shí)驗(yàn)閾值來(lái)區(qū)分圖像中的高低頻成分。首先計(jì)算失真圖像（大小為M×N）如果該均方差超過(guò)設(shè)定的閾值(文獻(xiàn)中使用的閾值為實(shí)驗(yàn)值300)， 則表明圖像中存在較多的高頻成分，需要繼續(xù)分塊，則將圖像等分成四份，否則，保留圖像塊的大小。重復(fù)該分塊過(guò)程，直到均方差小于閾值或圖像的長(zhǎng)或?qū)捴恍∮?。至此，圖像被分成大小不一的子塊，高頻區(qū)的子塊相對(duì)較小，低頻區(qū)的子塊則相對(duì)較大。

噪聲屬于高頻成分，而圖像的邊緣也屬于高頻成分，它們都具有較高的梯度值，但是圖像邊緣具有明顯的結(jié)構(gòu)特征，根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)，可以將圖像噪聲和邊緣進(jìn)行分離。NPSNR首行塊內(nèi)噪聲檢測(cè)，然后計(jì)算圖像的噪聲污染度。

分別計(jì)算該像素垂直方向和兩個(gè)對(duì)角方向的梯度，將四個(gè)方向梯度的最小值定義為該像素的最終梯度當(dāng)某像素梯度大于預(yù)設(shè)閾值（文獻(xiàn)取實(shí)驗(yàn)閾值50）時(shí)，將該像素劃歸為噪聲。

根據(jù)圖像的噪聲污染程度提出基于掩蓋的無(wú)參考圖像信噪比
：

其中
為圖像的灰度級(jí)數(shù)。

上面介紹了兩種典型的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其中種方法針對(duì)不同的失真因素制了三個(gè)評(píng)價(jià)因子，第二種方法只是針對(duì)噪聲造成的圖像失真進(jìn)行評(píng)價(jià)。

和組織結(jié)構(gòu)

本文主要研究無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，在分析三種典型方法的基礎(chǔ)上，提出種新的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，選取無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的因子，對(duì)其進(jìn)行正交試驗(yàn)，研究哪些因子的影響，本文是針對(duì)輪廓提取問(wèn)題進(jìn)行。

章：闡述本文研究?jī)?nèi)容的意義所在，介紹圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的分類(lèi)，概述當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的研究現(xiàn)狀，指出本文主要的研究?jī)?nèi)容。

第二章：介紹無(wú)參考質(zhì)量評(píng)價(jià)以及傳統(tǒng)無(wú)參考評(píng)價(jià)的一些方法。

第三章：簡(jiǎn)單介紹什么是正交試驗(yàn)、正交表、正交表的因子和因素以及正交試驗(yàn)的方差分析。

第四章：對(duì)實(shí)驗(yàn)所需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并對(duì)其進(jìn)行計(jì)算分析。

第五章：總結(jié)與展望。  

2.

無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)不需要參考圖像就可以直接對(duì)失真圖像的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，大大拓寬了圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的應(yīng)用領(lǐng)域，是圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的發(fā)展方向。由于難度大，目前的研究進(jìn)展緩慢，而且多是針對(duì)特定領(lǐng)域進(jìn)行的。

均值是像素的平均灰度值，它反映了圖像的平均亮度，如果均值適中，則目視效果良好；方差作為衡量圖像信息量的重要指標(biāo)，反映了灰度偏離灰度均值的程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，則灰度等級(jí)越分散，圖像中所有灰度級(jí)出現(xiàn)概率越趨近于相等，則包含的信息量越趨近于。在統(tǒng)計(jì)理論中，統(tǒng)計(jì)均值
、方差
圖像均值何方差的定義為
：

，

設(shè)一幅圖像的灰度分布為
，
為灰度等于
的像素?cái)?shù)與圖像總的像素?cái)?shù)的比值，
為灰度級(jí)數(shù)，且
，則該圖像的灰度統(tǒng)計(jì)均值為：
，其灰度標(biāo)準(zhǔn)差的定義為

灰度標(biāo)準(zhǔn)差反映了相對(duì)灰度均值的離散狀況，標(biāo)準(zhǔn)差越大，灰度分布越分散。

圖像信息熵是衡量圖像信息豐富程度的一個(gè)重要標(biāo)志，通過(guò)對(duì)圖像信息熵的比較可以對(duì)比出圖像之間的細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力。圖像信息熵的定義為

其中，L表示圖像總的灰度級(jí)數(shù)，
表示灰度值為i的像素?cái)?shù)與圖像總像素之比，
反映了圖像中灰度值為i的像素的概率分布。熵的大小反映了圖像攜帶信息的多少。

由于全參考方法和半?yún)⒖挤椒ㄐ枰性紙D像信息作參考，且這兩種方法得到的結(jié)果往往不能很好的反映人的主觀(guān)感受陽(yáng)田，所以無(wú)參考方法正受到越來(lái)越多的關(guān)注。

相對(duì)于全參考和質(zhì)降參考評(píng)價(jià)方法，無(wú)參考評(píng)價(jià)方法的研究仍處于起步階段。目前，無(wú)參考圖像失真度量一般是針對(duì)某一種或幾種類(lèi)型的失真，如模糊效應(yīng)、分塊效應(yīng)、噪聲效應(yīng)等

：

l





















模糊效應(yīng)

模糊是一種常見(jiàn)的失真現(xiàn)象．其表現(xiàn)是邊緣的平滑效應(yīng)。引起模糊的原因有很多，如圖像壓縮、拍攝時(shí)運(yùn)動(dòng)、聚焦不準(zhǔn)、鏡頭失常等。從頻域的角度看，模糊往往是高頻分量的不足。模糊效應(yīng)的度量一般是基于模糊會(huì)產(chǎn)生邊緣的平滑效應(yīng)的現(xiàn)象。

l





















分塊效應(yīng)

分塊效應(yīng)一般是由離散余弦變換壓縮算法帶來(lái)的降質(zhì)效應(yīng)。JPEG圖像便是采用離散余弦變換壓縮算法。客觀(guān)評(píng)價(jià)分塊效應(yīng)對(duì)于圖像、視頻壓縮系統(tǒng)的發(fā)展、優(yōu)化和評(píng)估都很重要。分塊效應(yīng)的度量一般是基于相鄰分塊間的差異提出來(lái)的。

l





















噪聲效應(yīng)

數(shù)字圖像中往往存在各種類(lèi)型的噪聲。產(chǎn)生噪聲的原因可能有幾種，與生成圖像的方法有關(guān)，如：圖像的處理過(guò)程、圖像數(shù)據(jù)的傳輸、獲取罔像數(shù)據(jù)的電子設(shè)備等。噪聲效應(yīng)度量一般是通過(guò)對(duì)局部平滑度的測(cè)量進(jìn)行，如Xin Li認(rèn)為,一個(gè)像素點(diǎn)如果破壞了一個(gè)局部的平滑度，則該像素點(diǎn)可以被以為是噪點(diǎn)。通過(guò)對(duì)一個(gè)像素點(diǎn)與其周?chē)藗€(gè)像素點(diǎn)的信息比較判斷其是否為噪點(diǎn)。

可以看出，多數(shù)無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法所選擇的反應(yīng)圖像質(zhì)量的特征都有比較強(qiáng)的針對(duì)性。當(dāng)然，僅僅評(píng)價(jià)某一種并不能很好的反應(yīng)圖像的整體質(zhì)量，應(yīng)該綜合考慮多種因素進(jìn)行評(píng)價(jià)。

對(duì)圖像失真效應(yīng)的度量只能反應(yīng)出圖像的失真程度，并不能直觀(guān)的反應(yīng)出人的主觀(guān)感受。一般將失真效應(yīng)的度量結(jié)果與主觀(guān)測(cè)試值相結(jié)合，得出客觀(guān)質(zhì)量評(píng)價(jià)值。

函數(shù)擬合是指，在掌握大量觀(guān)察數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立因變量與自變量之間的關(guān)系函數(shù)表達(dá)式。在無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)中。根據(jù)從樣本中提取的特征值結(jié)合圖像質(zhì)量的主觀(guān)測(cè)試值構(gòu)造預(yù)測(cè)函數(shù)，以此函數(shù)評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法的基本思路是：在訓(xùn)練階段，通過(guò)主觀(guān)測(cè)試值對(duì)圖像按質(zhì)量進(jìn)行分類(lèi)；抽取反應(yīng)圖像質(zhì)量的特征向量，以此特征向量和其所對(duì)應(yīng)的圖像質(zhì)量類(lèi)別構(gòu)建質(zhì)量分類(lèi)器。在測(cè)試階段，將以同樣方法抽取的特征向量作為分類(lèi)器的輸入值，分類(lèi)器的輸出值即為圖像質(zhì)量的客觀(guān)評(píng)價(jià)值。這類(lèi)方法的特點(diǎn)是可以借助機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域所取得的研究成果，改進(jìn)客觀(guān)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果。主要是針對(duì)JPEG圖像的評(píng)價(jià)，大致可以分為基于統(tǒng)計(jì)特征的方法和基于HVS特性的方法兩類(lèi)
。

基于統(tǒng)計(jì)特征的評(píng)價(jià)方法

該方法以圖像中的原始像素值對(duì)圖像的各種失真效應(yīng)進(jìn)行度量，作為機(jī)器學(xué)習(xí)的原始特征向量。Huitao Luo提出對(duì)視覺(jué)感興趣區(qū)域進(jìn)行評(píng)價(jià)并以此作為圖像質(zhì)量的方法：首先對(duì)感興趣區(qū)域的模糊度、亮度、噪聲進(jìn)行度量，接著采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)。Yanwei Yu等分別度量圖像的分塊效應(yīng)和模型效應(yīng)并以此作為機(jī)器學(xué)習(xí)特征，然后采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)評(píng)價(jià)JPEG圖像質(zhì)量。

基于HVS特性的評(píng)價(jià)方法

該方法提取HVS特性作為機(jī)器學(xué)習(xí)的特征，如R.Venkatesh[、SureshI等提取邊緣振幅、邊緣長(zhǎng)度、背景活躍度和背景亮度作為機(jī)器學(xué)習(xí)的特征，分別使用兩種機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)：串行可裁減徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī)。

無(wú)論是哪類(lèi)無(wú)參考評(píng)價(jià)模型，模型的準(zhǔn)確性都全參考模型。一方面是由于缺乏圖像的先驗(yàn)知識(shí)；另一方面也是由于圖像質(zhì)量的定義模糊造成的。例如一幅發(fā)生幾何偏移失真的圖像，如果有原始圖像作為參照，其失真可以明顯地察覺(jué)。但忽略原始圖像的相關(guān)信息，單純從人眼感知的角度去考慮，則圖像的質(zhì)量可以認(rèn)為不變。為此，在設(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型時(shí)，需要更多關(guān)注視覺(jué)心理學(xué)的相關(guān)研究，并可借鑒盲信號(hào)處理領(lǐng)域的研究方法，提高模型的精確度。

無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)是一個(gè)比較新的研究領(lǐng)域，所取得的成果還非常有限。無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的難點(diǎn)在于
：

a)





















首先，圖像中存在許多無(wú)法量化的因素，比如，美學(xué)、認(rèn)識(shí)聯(lián)系、知識(shí)、上下文等在圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)中起著重要的作用，這些因素會(huì)導(dǎo)致基于個(gè)人主觀(guān)印象的人類(lèi)觀(guān)察者的一些感知變化，而同時(shí)又無(wú)法利用可參考信號(hào)對(duì)比，使得無(wú)參考質(zhì)量評(píng)價(jià)的問(wèn)題變得更加復(fù)雜。

b) 其次，對(duì)人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的了解還相當(dāng)有限，圖像的理解水平仍然比較低，利用圖像的統(tǒng)計(jì)信息獲取相應(yīng)的模型和知識(shí)表示是一個(gè)關(guān)鍵，做到這一點(diǎn)是很困難的。

3.

正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法是工程技術(shù)人員進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)最重要的工具。正交試驗(yàn)設(shè)

計(jì)法又稱(chēng)正交試驗(yàn)法、正交設(shè)計(jì)法或正交法，是一種安排與分析多因素試驗(yàn)的科學(xué)試驗(yàn)方法，它是以人們的生產(chǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、有關(guān)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)，利用一套根據(jù)數(shù)學(xué)上的“正交性”原理而編制并以標(biāo)準(zhǔn)化了的表格——正交表來(lái)科學(xué)安排試驗(yàn)方案，提供充分有用的信息，并對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行計(jì)算、分析，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)學(xué)方法
。

正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法，就是使用已經(jīng)造好了的表格--正交表--來(lái)安排試驗(yàn)并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的一種方法。它簡(jiǎn)單易行，計(jì)算表格化，使用者能夠迅速掌握。下邊通過(guò)一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法的基本想法。
[例1]為提高某化工產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率，選擇了三個(gè)有關(guān)因素進(jìn)行條件試驗(yàn)，反應(yīng)溫度(A)，反應(yīng)時(shí)間(B)，用堿量(C)，并確定了它們的試驗(yàn)范圍：
A：80-90℃
B：90-150分鐘
C：5-7％

試驗(yàn)?zāi)康氖歉闱宄蜃覣、B、C對(duì)轉(zhuǎn)化率有什么影響，哪些是主要的，哪些是次要的，從而確定生產(chǎn)條件，即溫度、時(shí)間及用堿量各為多少才能使轉(zhuǎn)化率高。試制定試驗(yàn)方案。
這里，對(duì)因子A，在試驗(yàn)范圍內(nèi)選了三個(gè)水平；因子B和C也都取三個(gè)水平：

A：Al＝80℃，A2＝85℃，A3=90℃
B：Bl＝90分，B2＝120分，B3=150分
C：Cl＝5％，C2＝6%，C3＝7%

當(dāng)然，在正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，因子可以是定量的，也可以是定性的。而定量因子各水平間的距離可以相等，也可以不相等。
這個(gè)三因子三水平的條件試驗(yàn)，通常有兩種試驗(yàn)進(jìn)行方法：

圖3-1 一般試驗(yàn)點(diǎn)

(Ⅰ)取三因子所有水平之間的組合，即AlBlC1，A1BlC2，A1B2C1， ……，A3B3C3，共有33=27次試驗(yàn)。用圖表示就是圖3－1 立方體的27個(gè)節(jié)點(diǎn)。這種試驗(yàn)法叫做全面試驗(yàn)法。
全面試驗(yàn)對(duì)各因子與指標(biāo)間的關(guān)系剖析得比較清楚。但試驗(yàn)次數(shù)太多。特別是當(dāng)因子數(shù)目多，每個(gè)因子的水平數(shù)目也多時(shí)。試驗(yàn)量大得驚人。如選六個(gè)因子，每個(gè)因子取五個(gè)水平時(shí)，如欲做全面試驗(yàn)，則需56＝15625次試驗(yàn)，這實(shí)際上是不可能實(shí)現(xiàn)的。如果應(yīng)用正交實(shí)驗(yàn)法，只做25次試驗(yàn)就行了。而且在某種意義上講，這25次試驗(yàn)代表了15625次試驗(yàn)。

圖3-1全面試驗(yàn)取點(diǎn)發(fā)Ⅱ)簡(jiǎn)單對(duì)比法，即變化一個(gè)因素而固定其他因素,試驗(yàn)結(jié)果以C2。于是就認(rèn)為工藝條件是A3B2C2。
    這種方法一般也有一定的效果，但缺點(diǎn)很多。首先這種方法的選點(diǎn)代表性很差，如按上述方法進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)點(diǎn)分布在一個(gè)角上，而在一個(gè)很大的范圍內(nèi)沒(méi)有選點(diǎn)。因此這種試驗(yàn)方法不全面，所選的工藝條件A3B2C2不一定是27個(gè)組合中。其次，用這種方法比較條件好壞時(shí)，是把單個(gè)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)拿來(lái)，進(jìn)行數(shù)值上的簡(jiǎn)單比較，而試驗(yàn)數(shù)據(jù)中必然要包含著誤差成分，所以單個(gè)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單比較不能剔除誤差的干擾，必然造成結(jié)論的不穩(wěn)定。

簡(jiǎn)單對(duì)比法的就是試驗(yàn)次數(shù)少，例如六因子五水平試驗(yàn)，在不重復(fù)時(shí)，只用5+(6-1)×(5-1)＝5+5×4＝25次試驗(yàn)就可以了。

圖3-2 正交試驗(yàn)點(diǎn)的選取

考慮兼顧這兩種試驗(yàn)方法的優(yōu)點(diǎn)，從全面試驗(yàn)的點(diǎn)中選擇具有典型性、代表性的點(diǎn)，使試驗(yàn)點(diǎn)在試驗(yàn)范圍內(nèi)分布得很均勻，能反映全面情況。但我們又希望試驗(yàn)點(diǎn)盡量地少，為此還要具體考慮一些問(wèn)題。
     如上例，對(duì)應(yīng)于A有Al、A2、A3三個(gè)平面，對(duì)應(yīng)于B、C也各有三個(gè)平面，共九個(gè)平面。則這九個(gè)平面上的試驗(yàn)點(diǎn)都應(yīng)當(dāng)一樣多，即對(duì)每個(gè)因子的每個(gè)水平都要同等看待。具體來(lái)說(shuō)，每個(gè)平面上都有三行、三列，要求在每行、每列上的點(diǎn)一樣多。這樣，作出如圖2所示的設(shè)計(jì)，試驗(yàn)點(diǎn)用⊙表示。我們看到，在9個(gè)平面中每個(gè)平面上都恰好有三個(gè)點(diǎn)而每個(gè)平面的每行每列都有一個(gè)點(diǎn)，而且只有一個(gè)點(diǎn)，總共九個(gè)點(diǎn)。這樣的試驗(yàn)方案，試驗(yàn)點(diǎn)的分布很均勻，試驗(yàn)次數(shù)也不多。
      當(dāng)因子數(shù)和水平數(shù)都不太大時(shí)，尚可通過(guò)作圖的辦法來(lái)選擇分布很均勻的試驗(yàn)點(diǎn)。但是因子數(shù)和水平數(shù)多了，作圖的方法就不行了。試驗(yàn)工作者在長(zhǎng)期的工作中總結(jié)出一套辦法，創(chuàng)造出所謂的正交表。按照正交表來(lái)安排試驗(yàn)，既能使試驗(yàn)點(diǎn)分布得很均勻，又能減少試驗(yàn)次數(shù)， 圖2正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)圖例而且計(jì)算分析簡(jiǎn)單，能夠清晰地闡明試驗(yàn)條件與指標(biāo)之間的關(guān)系。用正交表來(lái)安排試驗(yàn)及分析試驗(yàn)結(jié)果，這種方法叫正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法

。

正交試驗(yàn)具有均勻分散、整齊可比這兩個(gè)特點(diǎn)。以正交表
為例，“L”表示正交表，“9”，“3”，“4”分別表示試驗(yàn)次數(shù)、水平數(shù)和可安排的因素?cái)?shù)。在正交表
中可以看出正交設(shè)計(jì)的具有如下特點(diǎn)
：

(1)每個(gè)因素的水平都重復(fù)了三次試驗(yàn)；

(2)每四個(gè)因素的水平組成一個(gè)全面試驗(yàn)方案。

正交設(shè)計(jì)在保證試驗(yàn)點(diǎn)的代表性和數(shù)據(jù)分析的方便性的前提下能大大降低試驗(yàn)工作量，正是基于其“均勻分散，整齊可比”的設(shè)計(jì)思想，正交設(shè)計(jì)也因此成為人們常用的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。

在正交試驗(yàn)中，比較常規(guī)的數(shù)據(jù)分析方法是直觀(guān)分析法和方差分析法，各有

其特點(diǎn)。直觀(guān)分析法簡(jiǎn)單、有效，但它不能回答哪些因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)有顯著影響，它只考慮因素水平變動(dòng)而使指標(biāo)變動(dòng)的大小，不分析指標(biāo)變動(dòng)究竟是由因素水平變化引起的還是由誤差因素引起的；方差分析法能指出哪些因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)有顯著影響，并考慮了誤差的影響。在本課題的研究中采用了方差分析法對(duì)正交試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。

“因素”(或稱(chēng)“因子”)是指設(shè)計(jì)者所選取的對(duì)優(yōu)化結(jié)果可能產(chǎn)生影響的原因或者要素；“水平”是指為了多方案選優(yōu)對(duì)比而對(duì)每個(gè)因索確定的若干條件(或不同用量、不同狀態(tài))，每個(gè)條件稱(chēng)為一個(gè)“水平”
。

分別以一幅圖像的均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差和熵作為正交表的因子，并對(duì)多幅圖像進(jìn)行分析測(cè)試這些圖像的數(shù)據(jù)，并選出集中在三個(gè)數(shù)值作為各個(gè)因子的水平。

正交表具有兩條性質(zhì)：(1)每一列中各數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)都一樣多。(2)任何兩列所構(gòu)成的各有序數(shù)對(duì)出現(xiàn)的次數(shù)都一樣多，所以稱(chēng)之謂正交表。由于本課題正交試驗(yàn)選取4個(gè)因子、每個(gè)因子各取3個(gè)水平，因此我們選擇使用L9(34)正交表，不考慮交互作用,如表3－3所示。

表3－3　L9(34)正交表

1.






假設(shè)檢驗(yàn)

在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中假設(shè)檢驗(yàn)的思想方法是：提出一個(gè)假設(shè)，把它與數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)照，判斷是否舍棄它。其判斷步驟如下：

(1)設(shè)假設(shè)H。正確，可導(dǎo)出一個(gè)理論結(jié)論，設(shè)此結(jié)論為R。；
(2)再根據(jù)試驗(yàn)得出一個(gè)試驗(yàn)結(jié)論，與理論結(jié)論相對(duì)應(yīng)，設(shè)為R1；
(3)比較R。與Rl，若R。與Rl沒(méi)有大的差異，則沒(méi)有理由懷疑H。，從而判定為："不舍棄H。"(采用H。)；若R。與R1有較大差異，則可以懷疑H。，此時(shí)判定為："舍棄H。"。
但是，R1／R。比l大多少才能舍棄H。呢？為確定這個(gè)量的界限，需要利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中關(guān)于F分布的理論。

若yl服從自由度為φ1的χ2分布，y2服從自由度為φ2的χ2分布，并且yl、y2相互獨(dú)立，則（y1/φ1）/(y2/φ2)服從自由度為(φ1，φ2)的F分布。F分布是連續(xù)分布，分布模數(shù)是兩個(gè)自由度(φ1，φ2)。稱(chēng)φ1為分子自由度，稱(chēng)φ2為分母自由度。在自由度為(φ1，φ2)的F分布中，某點(diǎn)右側(cè)面積為p，也就是F比此值大的概率為p，把這個(gè)值寫(xiě)為 (p)。若檢驗(yàn)的顯著性水平(或危險(xiǎn)率)給定為α時(shí)，則可以把 (α)作為臨界值來(lái)檢驗(yàn)假設(shè)。

這里，Se／σ2服從自由度為φe，的χ2分布；當(dāng)H。成立，σ2＝0時(shí)，SA／σ2也服從自由度為φA的χ2分布；又SA與Se相互成立，所以(SA/(φAσ2)/ Se/(φeσ2))=VA/Ve服從自由度為(φA，φe)的F分布。這就是假定H。正確時(shí)的理論結(jié)論R。。而試驗(yàn)結(jié)論Rl要與理論結(jié)論R。相比較。由給定的顯著性水平，通常是α＝0．05；分子自由度φ1＝φA＝a-l，分母自由度φ2＝φe=a(n-1)；查F分布表得出 (α)。所以H。：αl＝α2=……＝αa＝0(σA2＝0)的檢驗(yàn)是：(顯著性水平α)
FA=VA/Ve> (α) → 舍棄H。
FA=VA/Ve≤ (α) → 不舍棄H。
通常， (α)一般性地表示成Fα（φA,φB）。
假設(shè)因子A對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響不顯著，那么A的兩個(gè)水平的效應(yīng)該表現(xiàn)為相等或相近，即假設(shè)H。：α1＝α2＝0。如果因子A顯著，則舍棄假設(shè)。
為了判斷因子A是否顯著，首先要計(jì)算比值

顯然，這個(gè)比值越大，因子A對(duì)指標(biāo)的影響越顯著；反之，因子A就不顯著。在給定置信度α后，如α＝0.05，查F分布表，自由度φA是因子A的，自由度φe是誤差的，其臨界值Fα(φA,φe)，如果
FA＞Fα(φA,φe)
就舍棄假設(shè)，可以認(rèn)為因子A是顯著的；如果

FA≤Fα(φA,φe)

就沒(méi)有理由否定假設(shè)，而只能認(rèn)為因子A是不顯著的。因?yàn)榘凑誇分布表的物理念義，F(xiàn)值小于Fα(φA,φe)的概率是95％，即有95%的機(jī)會(huì)出現(xiàn)小于Fα(φA,φe)的F值，既然出現(xiàn)了這種情況，就有了95％的把握，所以就沒(méi)有理由否定假設(shè)，只能接受假設(shè)，認(rèn)為因子A不顯著。另一方面，F(xiàn)值大于Fα(φA,φe)的概率是5％，也就是只有5％的機(jī)會(huì)出現(xiàn)大于Fα(φA,φe)的F值，這是小概率事件，如果小概率事件居然發(fā)生了，則可認(rèn)為情況異常，假設(shè)不可信，必須否定假設(shè)，因子A是顯著的
,對(duì)其他因子的顯著性檢驗(yàn)類(lèi)似。

4.

首先選取一幅圖像,然后對(duì)其進(jìn)行運(yùn)算，計(jì)算出該圖像的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和熵，另外對(duì)其進(jìn)行輪廓提取，在對(duì)輪廓提取后的圖像進(jìn)行主觀(guān)評(píng)價(jià)，分出等級(jí)。對(duì)多幅圖片重復(fù)此工作，分別對(duì)圖像的四因素均值、標(biāo)準(zhǔn)差和熵取三水平，做出正交表。

圖像參數(shù)計(jì)算流程圖：

圖4-1  參數(shù)計(jì)算流程

               表4-2　　圖像的因素

  圖1  4號(hào)原圖                       圖2   6號(hào)原圖

本實(shí)驗(yàn)用了20余幅圖像做樣本，計(jì)算出他們的四個(gè)因素后，在選取各自合適的三個(gè)水平，并觀(guān)測(cè)每個(gè)實(shí)驗(yàn)說(shuō)對(duì)應(yīng)的圖像輪廓提取后的質(zhì)量，做出正交表，如下：

輪廓提取效果評(píng)價(jià)用主觀(guān)評(píng)價(jià)結(jié)果

                      表4-3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)正交表

P為矯正數(shù)，
為總平方和，
為第j個(gè)因素的平方和，n為試驗(yàn)次數(shù)，r為水平數(shù)，h為各因素的水平重復(fù)數(shù)。

表4－4　

查表:
可得

由本次試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析可以得出如下結(jié)果：

熵對(duì)輪廓提取圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的影響是顯著性的；

均值和標(biāo)準(zhǔn)差的影響比較小。