全参考图像质量评价综述_褚江

自然图像质量评价方法综述随着数字图像技术的不断发展和应用，自然图像的质量评价方法也逐渐成为了研究的热点。

自然图像质量评价旨在通过一系列的算法和方法对图像的质量进行客观评价，以便更好地实现图像的处理、传输和显示。

本文就自然图像质量评价方法进行综述，包括基于人感知的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法等，希望能够对该领域的研究和应用有所帮助。

基于人感知的自然图像质量评价方法是一种常用的评价方法，其主要思想是通过模拟人的视觉感知过程来评价图像的质量。

这种方法通常包括从感知上显著的特征入手，比如对比度、色彩鲜艳度、锐度等，然后通过一系列的算法和模型来量化这些特征。

在这一方法中，常用的评价指标包括均方误差（MSE）、结构相似性（SSIM）、感知质量评价（PQI）等。

这些指标可以有效地从人的视觉感知角度来评价图像的质量，但它们的缺点也很明显，即不能全面考虑人的主观感受。

二、基于机器学习的自然图像质量评价方法随着机器学习技术的不断发展，基于机器学习的自然图像质量评价方法也逐渐成为了研究的热点。

这种方法的主要思想是通过训练一个回归模型来学习图像的质量评价标准，然后使用这个模型对新的图像进行评价。

在这一方法中，通常使用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等。

通过训练这些算法的模型，并通过大量的图像数据来训练和测试，可以得到一个相对客观的图像质量评价标准。

这种方法也存在着一些问题，比如对训练数据的依赖性较强，以及对特征的选取和提取需求较高。

近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的自然图像质量评价方法也逐渐受到了关注。

这种方法的主要思想是通过构建一个深度卷积神经网络来学习图像的质量特征，然后使用这个网络来对新的图像进行质量评价。

相比于传统的机器学习方法，深度学习方法可以更好地学习到图像的高级特征，从而得到更为准确的评价结果。

目前，基于深度学习的自然图像质量评价方法已经取得了一些令人瞩目的成果，比如使用卷积神经网络（CNN）进行图像质量评价的方法。

自然图像质量评价方法综述【摘要】自然图像质量评价方法是图像处理领域的重要研究课题。

本文将对自然图像质量评价方法进行综述，主要包括客观评价指标、人类主观评价、无参考图像质量评价方法、基于参考图像的图像质量评价方法以及深度学习在图像质量评价中的应用。

通过对这些方法的综合评估与比较，可以有效地提高图像处理的效率和质量。

在探讨了自然图像质量评价方法综述的重要性，提出了未来研究的方向，并对整个内容进行了总结。

本文旨在为图像处理领域的研究者提供一份全面的参考，促进该领域的发展与进步。

【关键词】自然图像，质量评价，客观评价指标，人类主观评价，无参考图像质量评价，基于参考图像的评价，深度学习，应用，重要性，未来研究方向，总结。

1. 引言1.1 自然图像质量评价方法综述自然图像质量评价方法综述是图像处理领域的一个重要研究方向，它旨在通过一系列客观指标和主观评价方法，对自然图像的质量进行准确评估。

在数字图像处理和计算机视觉领域，图像质量评价是一个关键问题，因为图像质量的好坏直接影响着后续的图像处理和分析结果。

随着科技的进步和应用领域的不断扩大，对图像质量的要求也越来越高。

研究人员提出了各种不同的评价方法，以满足不同场景下的需求。

客观评价指标是一种常用的评价方法，它通过计算图像的各种特征参数来评估图像的质量。

人类主观评价则是一种更贴近人类感知的评价方式，通过人类参与实验来主观评价图像的质量。

无参考图像质量评价方法和基于参考图像的图像质量评价方法也是当前研究的热点。

前者通过分析图像自身的特征来评价质量，而后者则是通过与参考图像进行比较来评估图像的质量。

近年来，深度学习技术的发展也为图像质量评价带来了新的机遇与挑战，许多研究将深度学习应用于图像质量评价中，取得了显著的进展。

自然图像质量评价方法综述对于提高图像处理技术的准确性和实用性具有重要意义。

未来的研究方向包括进一步完善客观评价指标、提高深度学习方法在图像质量评价中的应用效果，以及探索更多针对不同场景的图像质量评价方法。

图像质量评价综述摘要：图像质量评价是图像处理领域的研究热点。

本文综合论述了图像质量的主观和客观评价方法，就各自具体的实现方法做了简要的介绍，并分析了各自适用性和存在的问题。

最后进而根据发展趋势和应用需求，对图像质量评价方法的进一步发展提出了若干技术与研究方向的展望。

[关键字]图像质量评价人类视觉系统结构相似度全参考评价部分参考评价无参考评价[abstract]Image quality assessment (IQA) is a hot research area in the field of image processing. In this paper, we discuss the subjective and objective assessment methods of image quality, respectively give a brief introduction of their specific implementation method, and analyses the respective applicability and problems. Finally, the further development of the technology and research directions of the future are proposed based on the trends and application requirements.[keywords]Image Quality Assessment(IQA) Human Visual System(HVS) Structural similarity Full Reference(FR) Reduced Reference(RR) No Reference(NR)，一.引言图像是人类获取信息的重要途径，其所承载的信息远比其它形式的信息更贴切、更丰富。

第一章绪论1.1 引言早期的图像处理是随由于通讯方面的要求而发展起来的，随着图像处理技术的发展，数字图像处理技术与理论已经成为计算机应用的一个重要领域，广泛应用于众多的科学与工程应用，如遥感、医学、气象、通信等。

然而随着图像处理技术的迅速发展，如何正确有效地评价一幅图像的质量好坏变得越发重要起来。

近年来，图像质量评价已经成为了图像信息工程领域内一项重要的研究课题，引起了学者的高度重视。

图像质量评价方法中客观评价方法又可以分为三类：全参考质量评价方法、部分参考质量评价方法和无参考质量评价方法。

全参考质量评价方法需要原始图像的完整信息作为评价的参考：部分参考质量评价方法需要原始图像的部分特征或者统计信息作为评价参考：无参考质量评价方法则完全依赖于待评测图像本身的信息来进行质量评价，而无须原始图像的任何信息。

在很多情况下，如在网络传输中，往往无法获得发送端的原始图像信息，因此研究无参考的客观质量评价方法是很有意义的。

1.2 图像质量评价图像质量的含义主要包括两个方面：图像的逼真度和图像的可懂度。

图像质量直接取决于成像装备的光学性能、图像对比度、仪器噪声等多种因素的影响，通过质量评价可以对影像的获取、处理等各环节提供监控手段。

为了对图像处理的各个环节进行合理评估，图像质量评价的研究已经成为图像信息工程的基础技术之一。

多少年来，人们希望能够找出图像逼真度和可懂度的定量测量方法，作为评价图像和设计图像系统的依据，但目前人们对人类视觉特性仍没有充分理解，特别是对人眼视觉的心理特性还难以找出定量的描述方法，因此图像质量评价还有待深入研究。

1.2.1 主观评价方法国际上已有成熟的主观评价技术和国际标准，例如 ITU-T Rec. P.910规定了多媒体应用的主观评价方法]1[；ITU-R BT.500-11规定了电视图像的主观评价方法]2[，就视频质量主观评价过程中的测试序列、人员、距离以及环境做了详细规定。

主观质量评分法]3[(MOS：Mean Opinion Score)是图像质量最具代表性的主观评价方法，它通过对观察者的评分归一化来判断图像质量。

无参考图像质量评价综述作者：林海祥,张炘来源：《电脑知识与技术》2009年第28期(1.南昌大学信息工程学院,江西南昌 330029;2.南昌大学科学技术学院,江西南昌 330029)摘要:图像质量评价是图像处理领域的热门研究课题之一。

图像质量评价研究的目标是设计算法,给出和人的主观视觉感受相符合的评价结果。

在客观图像质量评价的几种方法中,由于无参考图像质量评价方法的灵活性,该方法正受到越来越多的关注。

文章首先概述了图像质量评价的相关知识,并从无参考图像质量度量方法和评价算法等角度对无参考图像质量评价进行分析,最后概括了无参考图像质量评价发展的现状及其发展趋势。

关键词:无参考;主观视觉;图像质量度量;图像质量评价;图像处理中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)28-8043-04A Survey of No Reference Image Quality AssessmentLIN Hai-xiang1, ZHANG Xin2(rmation Engineering College of NanChang University, Nanchang 330029, China;2.Science and Technology College of NanChang University, Nanchang 330029, China)Abstract: Image quality assessment is one of the most popular research issues in the field of image processing. Its objective is to design algorithms which can give the objective evaluation results that in line with the human’s subject perception. With good flexibility, no reference image quality assessment is being given more and more attention. Firstly, the related knowledge about image quality assessment is summarized. Then, the measurement and the assessment of the no reference image quality are analyzed. At last, its status quo and the trends of future research is summarized.Key words: no reference; subject perception; image quality measurement; image quality assessment; image processing图像是人类获取信息的重要途径,其所承载的信息远比其它形式的信息更贴切、更丰富。

图像质量评价方法
图像质量评价方法是用于评估图像的视觉质量的一种方法。

一般来说，图像质量评价可以从主观质量评价和客观质量评价两个方面进行。

主观质量评价是指通过人类主观感知来评价图像质量。

常用的方法包括双比较法、有序对比较法和主观质量评价实验等。

这些方法通常需要大量的人员参与和花费较长的时间，但是可以提供较为准确的质量评价结果。

客观质量评价是指通过使用计算机算法来评价图像质量。

常用的方法包括结构相似性指标（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（MSE）等。

这些方法通常可以快速计算出图像的质量评价结果，但是与人类主观感知存在一定的差距。

除了上述方法外，还有一些更高级的图像质量评价方法，如基于机器学习的图像质量评价方法和基于深度学习的图像质量评价方法。

这些方法利用机器学习算法和深度学习模型来学习大量图像数据的特征，从而更加准确地评价图像的质量。

总而言之，图像质量评价是一个涉及到人类感知和计算机算法的综合问题，不同的评价方法可以在不同的场景下应用。

无参考图像质量评价朱文斌;陈强;杨曦晨【摘要】Image quality assessment is a hot research topic in the field of image processing in recent years. Many scholars have proposed a variety of non-reference image quality evaluation methods. Some non-reference image quality assessment algo-rithms are summarized in this paper,such as BIQI,BLIINDS-II,BRISQUE,DESIQUE,DIIVINE,NIQE and SSEQ. They were tested and analyzed on LIVE and TID2008 database. The development direction for image quality assessment is discussed in this paper according to the analysis results.%图像质量评价是近几年图像处理领域比较热门的研究课题.目前,许多学者已经提出了各种各样的无参考质量评价方法.对无参考方法进行综述,详细介绍BIQI,BLIINDS-Ⅱ,BRISQUE,DESIQUE,DIIVINE,NIQE,SSEQ等无参考质量评价方法,并在LIVE和TID2008数据库上进行实验分析,最后根据分析的结果探讨图像质量评价的发展方向.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2015(038)018【总页数】8页(P81-88)【关键词】图像质量评价;无参考;自然场景统计特征;变换域【作者】朱文斌;陈强;杨曦晨【作者单位】南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京 210094;南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京 210094;南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京 210094【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34;TP3910 引言数字图像在获取、存储、传输、显示的过程中，都有可能会引入失真，导致图像质量的下降。

视频会议画面质量评价方法综述张杰良，蒋未芳，王欣，赵亮（中国人民解放军61416部队，北京市100036）摘要：视频会议画面质量评价的目标就是设计算法，给出一种和人的主观视觉感受相符合的客观评价方法，在视频会议保障中具有非常重要的意义。

针对视频会议画面质量评价，详细介绍了主观、客观评价方法，分析了衡量评价方法的定量指标，最后总结了视频会议画面质量评价方法的发展趋势。

关键词：视频会议；质量评价；全参考；半参考；无参考Survey of Video Conference Image Quality AssessmentZHANG Jie-liang，JIANG Wei-fang，Wang Xin，ZHAO Liang（Unit 61416 of PLA, Beijing 100036）Abstract：The goal of video conference image quality assessment is to design algorithms which can give the objective evaluation results that accords with human’s subjective visual perception, video conference image qu ality assessment is very important in video conference application. According to the of the video conference image quality assessment, introduced the subjective evaluating methods and objective evaluating methods in detail, analyzed the quantitative criterions for evaluating the performance of these assessment methods, summarized the trends of future research at last.Keywords：Video Conference; Quality Assessment; Full Reference; Reduced Reference; No Reference0 引言视频会议系统的应用越来越广泛，已经深入到我们的日常工作中。