一种新的基于局部特征的图像质量评价方法

计算机视觉的图像质量评价方法随着计算机视觉技术的飞速发展，图像处理已经成为了计算机视觉的一个重要的分支。

而图像质量评价方法则成为了图像处理的重要环节。

在图像处理领域，我们需要对图像质量进行评价，以便选择合适的图像处理方法，进行图像增强、压缩、传输等工作。

那么，计算机视觉的图像质量评价方法有哪些呢？首先，我们需要了解图像质量评价的基本概念。

图像质量评价是指通过对图像进行分析和评价，得出图像的质量好坏的一个过程。

而图像的质量则包括了图像的清晰度、色彩饱和度、对比度等。

在计算机视觉中，图像质量评价是非常重要的，它直接影响到我们对图像的处理和应用。

其次，图像质量评价方法可以分为主观评价和客观评价两种。

主观评价是指通过人的主观感受来评价图像的质量，这种方法的特点是准确性较高，但是成本和时间较大。

而客观评价则是通过计算机算法来评价图像的质量，通常是通过图像的特征提取、图像质量度量等方法来实现。

客观评价的特点是成本低、速度快，但是准确性相对较低。

接下来，我们来介绍一些常见的图像质量评价方法。

首先是基于结构相似性的图像质量评价方法（SSIM）。

SSIM是一种客观评价图像质量的方法，通过对图像的结构信息进行分析，来计算图像的相似性。

它是一种比较成熟的图像质量评价方法，广泛应用于图像处理的领域。

另外，还有基于块的图像质量评价方法（FSIM）。

FSIM是一种通过对图像的局部特征进行分析，来评价图像质量的方法。

它可以较准确地评价图像的纹理、对比度等特征，适用于一些特定的图像处理场景。

除此之外，还有一些其他的图像质量评价方法，比如基于感知的图像质量评价方法（PQI）、基于深度学习的图像质量评价方法等。

这些方法不仅可以评价图像的质量，还可以指导图像的处理和改进。

最后，需要指出的是，图像质量评价方法并不是一成不变的。

随着技术的不断发展，图像处理领域也在不断更新和改进。

因此，我们需要不断地学习和了解新的图像质量评价方法，以适应不同的图像处理场景。

计算机视觉的图像质量评价方法一、引言在当今数字时代，图像已经成为人们生活中不可或缺的一部分，无论是在社交媒体上分享生活瞬间，还是在医学影像诊断、安防监控等领域，图像都发挥着重要的作用。

然而，随着图像的广泛应用，如何评价图像的质量成为了一个亟待解决的问题。

对于计算机视觉领域来说，图像质量评价方法的研究具有重要意义，可以帮助人们更好地理解和应用图像信息。

二、图像质量评价方法的发展历程图像质量评价方法的发展经历了多个阶段，最早期的方法是基于人眼主观评价的，即通过人工观察图像来评价图像质量。

这种方法受制于个体主观因素，难以达到客观的评价标准。

随着计算机技术的发展，一些客观评价方法也相继出现，如基于图像特征的评价方法、基于机器学习的评价方法等。

这些方法在一定程度上提高了图像质量的评价准确性，但仍存在一定局限性。

三、图像质量评价方法的研究现状目前，图像质量评价方法的研究已经进入了一个全新的阶段，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的图像质量评价方法逐渐成为研究的热点。

深度学习技术可以从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，进而实现对图像质量的准确评价。

同时，一些基于人类视觉系统特性的图像质量评价方法也取得了一定的成果，通过模拟人眼的感知机制来评价图像的质量。

四、基于深度学习的图像质量评价方法基于深度学习的图像质量评价方法主要基于卷积神经网络（CNN）进行研究。

CNN可以有效地学习图像的局部特征和全局特征，对于图像质量评价具有很好的表现。

研究者们通过建立大量的图像数据集，训练深度神经网络模型，从而实现对图像质量的准确评价。

这种方法不仅提高了图像质量评价的准确性，还能够实现对不同场景下图像质量的自适应评价。

五、基于人类视觉系统特性的图像质量评价方法基于人类视觉系统特性的图像质量评价方法主要是通过模拟人眼的感知过程来评价图像的质量。

人眼对于图像的感知受到亮度、对比度、色彩等多个因素的影响，因此研究者们通过对这些因素进行建模，设计了一系列的图像质量评价算法。

超分辨率图像重建技术的使用方法与评估指标超分辨率图像重建技术是一种通过利用图像的局部特征和统计规律，提高图像的空间分辨率的方法。

该技术在计算机视觉、图像处理、医学影像等领域具有广泛的应用，被认为是一种有效改善图像质量的方法。

本文将介绍超分辨率图像重建技术的使用方法以及常用的评估指标。

一、使用方法1. 基于插值的方法基于插值的超分辨率图像重建方法是最常用的方法之一。

它通过在低分辨率图像的像素之间进行插值操作，得到高分辨率的图像。

常见的插值方法包括双线性插值、双三次插值等。

这些方法简单且易于实现，但容易导致图像模糊和边缘锯齿效应。

2. 基于模型的方法基于模型的超分辨率图像重建方法利用了图像的统计特征和结构信息，如图像的纹理、梯度等。

这些方法往往需要事先训练一个模型，并利用该模型来推断高分辨率图像。

基于模型的方法可以显著提高图像质量，但其缺点是计算复杂度高，并且对训练数据要求较高。

3. 基于深度学习的方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的超分辨率图像重建方法得到了广泛关注。

这些方法通过构造深层神经网络来学习图像的高频信息，进而生成高分辨率图像。

基于深度学习的方法具有较好的图像重建效果，但需要大量的训练样本和较高的计算资源。

在选择超分辨率图像重建方法时，需要综合考虑所需的图像质量、算法复杂度和计算资源等因素。

对于不同的应用场景，选择适合的方法可以获得满足需求的高质量图像。

二、评估指标1. 峰值信噪比（PSNR）PSNR是衡量重建图像质量的常用指标之一。

它通过计算原始图像与重建图像之间的均方误差，并转换成对数域来度量图像之间的结构相似性。

PSNR的数值越高，表示图像质量越好。

2. 结构相似性指数（SSIM）SSIM是一种结构化的评估指标，用于度量图像的感知质量。

它通过比较图像的亮度、对比度和结构等特征来评估图像之间的相似性。

SSIM的数值越接近1，表示图像质量越好。

3. 主观评估除了客观指标外，主观评估也是评价重建图像质量的重要手段。

现代电子技术Modern Electronics Technique2024年4月1日第47卷第7期Apr. 2024Vol. 47 No. 7USformer⁃Net ：基于U⁃Net 和Swin Transformer 的脑部MRI 图像质量评价方法李沛钊， 王同罕， 贾惠珍， 吴 通（东华理工大学 信息工程学院， 江西 南昌 330013）摘 要： 针对现有的脑部MRI 图像质量评价方法准确率低、难以应用于实际临床环境中的问题，提出一种基于提取感兴趣区域的脑部MRI 图像质量自动评价模型USformer⁃Net ，并创建了带有主观质量评价标签的脑部MRI 图像数据集。

USformer⁃Net 模型基于U⁃Net 和Swin Transformer 模型构建并针对脑部MRI 图像的特殊性进行了改进。

首先，利用轻量化的U⁃Net 网络对具有临床诊断价值的大脑主要区域进行分割，提取出感兴趣区域；其次，利用Swin Transformer 的串联窗口自注意力运算（W⁃MSA ）、滑动窗口自注意力运算（SW⁃MSA ）以及其特征融合方式，将特征金字塔（FPN ）、兴趣区域匹配（ROIAlign ）及全连接网络（FC ）结合在Swin Transformer 骨干特征提取网络中进行图像质量评价。

USformer⁃Net 模型能够忽略无关噪声，准确提取出影响诊断的主要区域并进行图像质量评价。

实验结果表明，在MRI 图像质量评价任务中该模型准确率为87.84%，精度为91.84%，召回率为92.05%，F 1⁃score 为91.99%，相较于其他评价方法各项指标均有不同程度提升。

最终结果显示该模型能够有效保证脑部MRI 图像质量评价的准确性，创建的带有主观质量评价标签的数据集也为该领域的研究提供了更好的数据支持。

关键词： 图像质量评价； 脑部MRI 图像； 深度学习； 图像分割； U⁃Net ； Transformer中图分类号： TN911.73⁃34； TP391.41 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2024）07⁃0001⁃07USformer⁃Net: brain MRI image quality assessment fusing U⁃Net and Swin TransformerLI Peizhao, WANG Tonghan, JIA Huizhen, WU Tong(School of Information Engineering, East China University of Technology, Nanchang 330013, China)Abstract ： Since the existing methods for assessing the quality of brain MRI (magnetic resonance imaging) images have low accuracy and it is difficult to apply them in the actual clinical environment, a brain MRI image quality automatic assessment model based on extraction of region of interest (ROI), named USformer⁃Net, is proposed. Additionally, a brain MRI image datasetwith subjective quality assessment labels is established. The USformer⁃Net model is constructed based on combination of U⁃Net model and Swin Transformer model, with specific adaptations tailored to the characteristics of brain MRI images. The light U⁃Netnetwork is used to segment the main brain regions which is of clinical diagnostic significance and extract the ROI. The Swin Transformer backbone incorporates operations of window⁃based multi⁃headed self⁃attention (W⁃MSA) and shifted⁃window multi⁃head self⁃attention (SW⁃MSA), as well as their feature fusion methods. Additionally, it integrates feature pyramid network (FPN), region of interest (ROI) align and a fully ⁃connected network (FC) for image quality assessment. The USformer ⁃Net model can effectively disregard irrelevant noise, accurately extract the critical regions affecting diagnosis, and perform image quality assessment. Experimental results demonstrate that the proposed model achieves accuracy of 87.84%, precision of 91.84%, recallrate of 92.05%, and F 1⁃score of 91.99% in the task of MRI image quality assessment. In comparison with the other assessment methods, all indicators of the proposed model have been improved at varying degrees. The final results show that the model can effectively ensure the accuracy of brain MRI image quality assessment, and the created dataset with subjective quality assessment labels also provides better data support for the research in this field.Keywords ： image quality assessment; brain MRI image; deep learning; image segmentation; U⁃Net; TransformerDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.07.001引用格式：李沛钊，王同罕，贾惠珍，等.USformer⁃Net ：基于U⁃Net 和Swin Transformer 的脑部MRI 图像质量评价方法[J].现代电子技术，2024，47（7）：1⁃7.收稿日期：2023⁃10⁃20 修回日期：2023⁃11⁃16基金项目：国家自然科学基金资助项目（62266001）；国家自然科学基金资助项目（62261001）1现代电子技术2024年第47卷0 引言脑部磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）是一种利用磁场和射频信号产生人体内部结构图像的技术，它在诊断和评估脑部疾病方面具有重要的临床价值，相较于其他医学成像方法的优势在于其无创无辐射、分辨率高、对软组织的对比度好、能够提供多种平面和三维的图像等[1]。

图像识别中的特征提取算法的使用方法在图像识别中，特征提取是一个关键步骤，它通过从图像中提取有用的信息来帮助分类、定位或识别图像中的对象。

特征提取算法的选择和使用对于图像识别的准确性和效率具有重要影响。

本文将介绍几种常用的特征提取算法，并探讨其使用方法。

1. 尺度不变特征变换（SIFT）尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）是一种基于局部特征的特征提取算法。

它通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点周围的描述子来提取特征。

SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性的特点，对于图像缩放、旋转和平移变换具有较好的适应性。

使用SIFT算法进行特征提取的方法如下：a. 使用SIFT算法检测图像中的关键点。

b. 对于每个关键点，计算其周围区域的描述子。

c. 基于描述子进行特征匹配和对象识别。

2. 快速RCNN算法快速区域卷积神经网络（Fast Region-based Convolutional Neural Network，简称Fast R-CNN）是一种基于深度学习的特征提取算法。

它通过将整个图像输入神经网络，并利用区域建议网络（Region Proposal Network）生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类和定位。

使用快速RCNN算法进行特征提取的方法如下：a. 使用区域建议网络生成候选区域。

b. 将候选区域输入卷积神经网络进行特征提取。

c. 基于提取的特征进行分类和定位。

3. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种广泛应用于图像识别的特征提取算法。

它通过一系列的卷积和池化层来提取图像的特征，并将这些特征输入全连接层进行分类。

使用卷积神经网络进行特征提取的方法如下：a. 设计并训练深度卷积神经网络。

b. 将图像输入神经网络，通过卷积和池化层提取特征。

c. 基于提取的特征进行分类和识别。

医学图像处理中的图像配准方法医学图像处理是医学影像科学中的一个重要领域，它利用计算机技术对医学图像进行处理和分析，用于疾病的诊断、治疗和监测。

而图像配准作为医学图像处理中的关键环节，被广泛应用于多种医学领域，如影像对比增强、图像叠加、图像融合等。

本文将介绍医学图像处理中常用的图像配准方法。

图像配准是指将不同影像中对应的特征点或特征区域进行匹配的过程，以实现不同图像之间的对齐或重叠。

在医学图像处理中，图像配准有助于医生更准确、全面地理解病变、解剖结构和功能区域。

以下是几种常用的图像配准方法：1. 特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的图像配准方法。

它通过检测和匹配图像中的特征点，如角点、边缘点、斑点等，实现图像的对齐。

该方法的优势在于对于图像的亮度、尺度、旋转和投影变换等具有一定的鲁棒性。

例如，在CT和MRI图像配准中，可以利用特征点匹配法检测头部或骨骼结构的明显特征点，实现图像配准。

2. 相位相关法相位相关法是一种基于图像的频域分析的图像配准方法。

它利用傅里叶变换将图像从空域转换到频域，通过计算图像的互相关函数，寻找最大互相关值对应的位移量，从而实现图像的对齐。

这种方法通常用于医学图像的精确对准，如放射治疗中的CT图像与MRI图像的配准。

3. 互信息法互信息法是一种基于信息论的图像配准方法。

它通过计算图像之间的互信息量，来评估图像的相似度和位移。

互信息越大，说明两幅图像的相似度越高，反之亦然。

互信息法可以用于多模态图像配准，比如将CT图像与PET图像进行配准以实现精确的病变定位。

4. 弹性配准法弹性配准法是一种基于物理模型的图像配准方法。

它通过建立弹性变形模型，将图像的形状进行变换，实现图像的对准。

这种方法适用于需要进行大范围形变的图像配准，如脑部图像配准，可以通过建立弹性模型，将功能区域对齐。

5. 局部插值法局部插值法是一种基于插值算法的图像配准方法。

它通过将图像进行网格化，对网格点进行插值处理，实现图像的变形和对齐。

基于深度学习的图像质量评价方法研究深度学习是一种人工智能技术，在图像识别、语音识别等领域有广泛应用。

其中，深度学习应用于图像质量评价，可以有效提高图像处理质量和效率。

本文将探讨基于深度学习的图像质量评价方法，包括其原理、方法和应用。

一、深度学习图像质量评价的原理深度学习图像质量评价是一种基于人工神经网络的方法，其原理在于使用样本数据来训练神经网络，从而实现对图像质量的评价。

我们可以将此过程拆分为以下三个步骤：1.特征提取：对于样本数据中的每个图像，我们需要提取出其特征，用于后续的训练。

特征通常是由卷积神经网络（CNN）提取出来的，可以包括颜色、纹理、边缘等信息。

2.模型训练：通过将特征与其对应的真实质量得分输入神经网络，训练神经网络将输入映射成正确的输出。

在此过程中，我们需要选择适当的损失函数，例如均方差损失函数（MSE）或交叉熵损失函数（CE）来评估模型的表现。

3.模型测试：在模型训练完成后，我们可以将新的图像输入模型进行测试，以获得其质量得分。

这一过程通常使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等指标来评估模型的性能。

二、深度学习图像质量评价的方法深度学习图像质量评价有几种常见的方法，包括传统的基于全局特征和新兴的基于局部特征的方法。

1.基于全局特征的方法：该方法利用全局特征来评价一幅图像的质量。

具体而言，我们可以使用如下特征：- 对比度：对比度是指图像中最亮和最暗像素之间的差异。

高对比度意味着图像更加清晰，低对比度则意味着图像模糊或暗淡。

- 亮度：亮度是指图像中所包含的光的强度。

过度亮或过度暗的图像可能会在传输或处理过程中丢失信息。

- 饱和度：饱和度是指图像中色彩的纯度和强度。

过饱和的图像可能会失去细节，过低的饱和度则可能导致图像显得灰暗。

2.基于局部特征的方法：该方法利用局部特征来评价一幅图像的质量。

具体而言，我们可以使用卷积神经网络（CNN）来提取一些局部特征，例如图像的纹理、块状感或图像的匹配程度等。

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。

自然图像质量评价方法综述自然图像质量评价方法是用来衡量和评价图像质量的技术方法。

随着数字图像技术的发展，图像质量评价在图像处理、图像传输、图像压缩等领域中起着重要的作用。

本文对自然图像质量评价方法进行综述，以帮助读者了解不同的评价方法和其特点。

自然图像的质量评价一般可以分为主观评价和客观评价两类方法。

主观评价是通过人眼观察和主观感受来评价图像的质量，但这种方法需要大量的时间和人力资源，并且易受主观因素影响。

客观评价方法被广泛研究和应用。

客观评价方法根据评价对象和评价标准可以分为全参考方法、无参考方法和准参考方法。

全参考方法是根据原始图像和失真图像之间的差异来评价图像质量，包括PSNR、MSE等指标。

无参考方法是不需要原始图像的信息，只基于失真图像本身来评价图像质量，包括SSIM、VIF等指标。

准参考方法是利用一些局部特征或者图像特征来评价图像质量，包括NIQE、BRISQUE等指标。

PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是最常用的全参考方法，用来衡量失真图像和原始图像之间的峰值信噪比。

这个指标可以很好地评价压缩编码算法的图像质量，但是对于其他类型的失真比如模糊、噪声等，其评价效果并不理想。

SSIM（Structural Similarity Index）是评价图像失真的一种无参考方法，它综合考虑了亮度、对比度和结构信息之间的相似性。

SSIM可以很好地适应于各种不同类型的失真，但是它受到图像内容和尺度变化的影响较大。

VIF（Visual Information Fidelity）是一种评价图像质量的无参考指标，它主要关注图像的信息保真度。

VIF考虑了视觉感知的特征，对一些典型失真如噪声、压缩和模糊等有较好的鉴别能力。

BRISQUE（Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator）是一种无参考图像质量评价指标，它利用感知特征和统计特征来评价图像质量。