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閱讀：1發(fā)布時間：2025-2-17
圖像質量評價基本知識（三）（客觀評價方法）
圖像質量的客觀評價方法是根據(jù)人眼的主觀視覺系統(tǒng)建立數(shù)學模型，并通過具體的公式計算圖像的質量。傳統(tǒng)的圖像質量客觀評價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）。均方誤差法首先計算原始圖像和失真圖像像素差值的均方值，然后通過均方值的大小來確定失真圖像的失真程度。計算公式如下：
其中 M、N為圖像的長和寬，fij表示原始圖像的像素值，fij'表示降質后圖像的像素值。PSNR作為衡量圖像質量的重要指標，基于通信理論而提出，是信號量與噪聲強度的比值。由于數(shù)字圖像都是以離散的數(shù)字表示圖像的像素，因此采用圖像的像素值來代替信號量。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)點是直觀、嚴格，計算簡單，而且可以直接應用于依據(jù)“MSE 最小”原則設計的圖像系統(tǒng)。因此，這類方法成為應用泛的圖像質量評價手段。但它的缺點也是顯而易見的。有文獻具體分析了 MSE 性能不穩(wěn)定的原因，并指出這一缺點是方法本身的缺陷，無法克服。PSNR 只在評價白噪聲失真圖像時效果良好，而在其它領域也會出現(xiàn)如 MSE 一樣的不穩(wěn)定現(xiàn)象，也有文獻對此進行了深入分析。
對圖像質量進行客觀評價時，根據(jù)對原始無失真圖像依賴程度的不同，可將圖像質量的客觀評價算法分成三類：全參考（Full Reference, FR）圖像質量評價、半?yún)⒖迹≧educed Reference, RR）圖像質量評價和無參考（No Reference, NR）圖像質量評價。全參考圖像質量評價主要是將失真圖像和參考圖像逐像素進行比較，得出對失真圖像的評價；半?yún)⒖嫉膱D像質量評價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，通過對有效特征進行比較，得出對失真圖像的評價；無參考的圖像質量評價則無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，如圖像的邊界強度、噪聲率、模糊度等，圖像質量評價最終取決于觀察者的感覺，所以不論采用上述哪種客觀評價方法，目標都是追求客觀評價結果與人的主觀評價盡可能的一致，即客觀評價要以主觀評價為準則。
客觀評價方法的優(yōu)點是速度快、費用低、應用領域廣，評價結果具有重現(xiàn)性，不受主觀因素的影響。缺點是目前只能在某些方面有限度的模仿人眼的主觀視覺系統(tǒng)，常會出現(xiàn)與主觀評價結果不一致的情況，不同的模型依據(jù)具體的應用領域進行不同的條件假設，難以建立適用于任何領域的數(shù)學模型。
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