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南京航空航天大学
硕士学位论文
全参考客观图像质量评价方法的研究
姓名:刘雁睿
申请学位级别:硕士
专业:计算机科学与技术
指导教师:孙涵
2010-12
南京航空航天大学硕士学位论文

摘要
近几年,随着世界上众多学者的不断的努力和探索,图像质量评价模型有了明显的改善。
然而,随着图像处理技术的蓬勃发展,已有的图像质量评价模型仍然能够进一步改进,从而性
能更好。
本文对全参考图像质量评价方法进行了重点研究,分析了当今几种比较流行的图像质量评
价模型各自的特点,并且在 SSIM 模型的基础上提出了两种新的图像质量评价算法模型。主要
工作如下:
1. 分析了四种当今比较流行的图像质量评价模型,指出了各自的特点以及优缺点,并且详
细介绍了 LIVE 图像数据库以及自然统计学的相关知识。比较了皮尔逊相关系数以及斯皮尔曼
序列相关系数的特点,提出了皮尔逊相关系数在衡量图像质量评价模型时比斯皮尔曼序列相关
系数更重要。
2. 通过对人眼视觉系统特性的分析,发现人眼在观测图像时倾向于关注感兴趣的区域而忽
视不感兴趣的区域。在此特性的基础上,本文首先提出了一种新的基于兴趣区域的图像分割策
略,实验表明该分割策略符合人眼视觉系统特性。然后在此分割策略的基础上,对 SSIM 评价
模型进行适当的改进,提出了一种新的基于兴趣区域的图像质量评价模型(ROI-SSIM),在
LIVE 图像库上验证了所提出的新的图像质量评价模型更为有效。
3. 在对 Contourlet 变换详细研究的基础上,提出了一种基于 Contourlet 变换和 SSIM 相结
合的图像质量评价模型(CSSIM)。首先,详细分析了 Contourlet 变换的各个步骤及其特性,
为权衡算法精确度和时间复杂度之间的矛盾,选取了适当的分解层数以及级数。然后,根据人
眼对图像中低频部分比高频部分敏感这一特性,对分解的每一层选取适当的权值。最后,根据
以上的理论对 SSIM 模型进行改进,提出了 CSSIM 模型,并在 LIVE 图像库上验证了改进算法
的有效性。



关键词:全参考图像质量评价,兴趣区域,SSIM,Contourlet,自然统计学
i
图像质量客观评价方法的研究与实现
ABSTRACT
During recent years, great progresses have been made due to the effort of world-wide scholars.
Nevertheless, with the development of other areas in image processing, image quality assessment
models could perform even better.
The thesis will pay attention to full-reference image quality assessment, and evaluate the several
increasingly popular models. Then, two novel full-reference image quality assessment models will be
proposed based on SSIM. The detailed information is as follows:
1. By evaluating the four dominating quality models, this thesis will describe the avantages and
disadvantages of these existing IQA models, and will provide detailed informations about LIVE
database and natural scene statistics. By analizing the features of Pearson Correlation Coefficient (CC)
and Spearman Rank Order Correlation Coefficient (), this thesis will point out is
more important than on evaluating IQA models.
2. By analyzing the feature of human eyes based on daily exp