图像质量评价(优.选)

图像质量评测与修复的算法研究概述：图像是我们生活中不可或缺的一部分，无论是在娱乐、通信、医疗还是安防领域，图像都扮演着重要的角色。

然而，由于各种因素的影响，图像可能会受到噪声、失真等问题的困扰，导致质量下降。

因此，图像质量评测与修复的算法研究变得至关重要。

本文将探讨图像质量评测与修复的算法研究的相关问题和挑战，并介绍一些目前常用的算法。

一、图像质量评测算法研究1. 主观评价方法主观评价方法是通过人工主观感觉来评估图像质量。

这种方法存在主观性强、不可重复和耗时较长等问题。

常用的方法有双向对比度度量、细节对比度度量和感知质量度量等。

其中，感知质量度量是目前比较广泛应用的方法，它可以根据人眼对图像细节和结构的感知特性来评估图像的质量。

2. 客观评价方法客观评价方法是通过使用计算机算法来自动评估图像质量。

这种方法能够提供快速和可重复的评估结果，但可能与人的主观感觉存在一定的差异。

常用的客观评价方法包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）和均方根误差（RMSE）等。

二、图像修复算法研究1. 基于频域的修复算法基于频域的修复算法主要利用图像的频谱特性进行修复。

常用的方法有频域滤波、小波变换和快速傅里叶变换等。

这些方法可以有效去除图像中的噪声，但在一些复杂的图像场景下可能无法很好地恢复图像的细节。

2. 基于时域的修复算法基于时域的修复算法主要利用图像的时域特性进行修复。

常用的方法有中值滤波、高斯滤波和双边滤波等。

这些方法可以较好地保留图像的细节特征，但在一些复杂的图像场景下可能会引入模糊或失真。

3. 基于深度学习的修复算法近年来，基于深度学习的修复算法得到了广泛的关注和研究。

这些算法可以通过大量的图像样本进行训练，从而学习到图像的特征和结构，实现更准确的图像修复。

常用的深度学习模型包括自编码器、生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN）等。

三、算法研究的挑战与未来发展方向1. 复杂场景下的修复问题在一些复杂场景下，如低光照、多目标跟踪等情况下，传统的图像修复算法可能无法取得良好的效果。

放射科图像质量评价标准及评定规定
一、图像评价准入标准：
1.三级甲等：X线片、CR、DR优良率≥95%
2.三级乙等：X线片、CR、DR优良率≥90%
3.二级甲等：X线片、CR、DR优良率≥85%
4.二级乙等：X线片、CR、DR优良率≥80%
二、甲级片标准：
1.位置正确：包括投照肢体位置和X线中心准确，照片上下、左右边缘对称，胶片尺寸使用得当。

2.照片对比度清晰度良好。

包括密度、对比度好，无明显的斑点感觉，肢体解剖结构显示清晰，失真度小；可制板。

3.无污染划损：包括照片上无污汁、划痕，无体外异物影及其他弊病。

4.被检者资料齐全、准确、整齐无误，照片标志与被照肢体无重叠：包括姓名、性别、年龄、片号、左右等。

5.造影片造影剂涂抹均匀、充盈满意，充分显示解剖形态及结构，能提供满意的诊断标准。

三、乙级片标准：
以上1～5项一项不符，但不影响诊断则定为乙级片。

四、丙级片标准：
以上1～5项两项不符，但不影响诊断则定为丙级片。

五、废片：由于各种原因导致照片无法诊断则定为废片。

产生废片必须登记片号和废片现象，及时分析产生废片的原因，及时整改。

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。

在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。

由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点，因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。

在图像的获取、处理、传输和记录的过程中，由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善，加之物体运动、噪声污染等原因,不可避免地带来某些图像失真和降质，这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。

比如，在图像识别中，所采集到的图像质量直接影响识别结果的准确性和可靠性；又如，远程会议和视频点播等系统受传输差错、网络延迟等不利因素影响，都需要在线实时的图像质量监控，以便于服务提供商动态地调整信源定位策略，进而满足服务质量的要求；在军事应用方面，战场监视和打击评估的效果也取决于无人机等航拍设备所采集到的图像或视频的质量。

因此，图像质量的合理评估具有非常重要的应用价值。

从有没有人参与的角度区分，图像质量评价方法有主观评价和客观评价两个分支。

主观评价以人作为观测者，对图像进行主观评价，力求能够真实地反映人的视觉感知；客观评价方法借助于某种数学模型，反映人眼的主观感知，给出基于数字计算的结果。

图像质量的主观评价主观评价只涉及人作出的定性评价，它以人为观察者，对图像的优劣作出主观的定性评价。

对于观察者的选择一般考虑未受训练的“外行”或者训练有素的“内行”。

该方法是建立在统计意义上的，为保证图像主观评价在统计上有意义，参加评价的观察者应该足够多。

主观评价方法主要可分为两种：绝对评价和相对评价。

绝对评价所谓绝对评价，是由观察者根据自己的知识和理解，按照某些特定评价性能对图像的绝对好坏进行评价。

通常，图像质量的绝对评价都是观察者参照原始图像对待定图像采用双刺激连续质量分级法（Double Stimulus Continuous Scale,DSCQS），给出一个直接的质量评价值。

具体做法是将待评价图像和原始图像按一定规则交替播放持续一定时间给观察者，然后在播放后留出一定的时间间隔供观察者打分，最后将所有给出的分数取平均作为该序列的评价值，即该待评图像的评价值。

图像质量评价标准|一、评价参数（一）对比度1、客观对比度：物体本身的差异，由被检体的密度和厚度决定。

2、x线对比度：穿过人体后，x线强度上的差异。

3、图像对比度：x线照片上所表现出的密度差。

客观对比度是成像的基础，图像对比度是图像的最基本特征。

下图很好的说明了以上三个对比度：1、客观对比度：骨骼、软组织、气体存在密度上的差别。

2、X线对比度：透过不同组织形成的X线强度上的差别。

3、图像对比度：图像上形成的黑白差别。

对比度分辨率是指将客观对比度转换成图像对比度的能力。

分辨率高的成像装置可将低对比的组织区分开；分辨率低的成像装置只能将高对比的组织区分开。

例如：CT与平片。

左图是普通平片，属于分辨率低的装置（X线机）摄取的片子；右图是胸部CT横断片，属于高分辨率的装置（CT机）摄取的片子。

对低对比的组织的区分能力，CT高于平片（即分辨率高的成像装置可将低对比的组织区分开），而平片只能区分差别较大组织（即分辨率低的成像装置只能将高对比的组织区分开）。

（二）模糊1、指物体的边界不清楚。

2、原因：每个物点的像向周围有不同程度的扩展。

3、影响：降低了图像的清晰度。

空间分辨率：区分相互靠近的两个物体细节的能力。

用LP/mm表示。

是评价影像设备性能优劣的重要指标。

以下是电影《神话》的一幅海报，表现的是图像的模糊。

下图是一幅分辨率较高的图片，图像较清晰。

（三）噪声1、定义：图像中可随机观察到的光密度变化。

2、表现为：斑点、雪花、网纹等。

3、原因：x线光子的随机分布。

4、描述：信噪比（SNR）。

SNR越大，图像质量越好。

（四）伪影1、定义：指图像中出现的被检体不存在的虚假信息。

2、影响：干扰正常结构，造成误诊。

（五）畸变定义：指物体的形态、大小和位置不同程度的改变。

（1）因观察角度不同，圆柱体的上面成为了椭圆。

（2）射线方向不同，产生了两种不同效果。

左图垂直照射，两个物体的形态基本不变；右图斜射，使两个原本分离的物体，看起来象是一体的。

图像质量评价第⼀章绪论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。