数字图像客观质量评价方法研究

数字图像清晰度评价函数的研究与改进作者：蒋金银来源：《电子世界》2013年第16期【摘要】数字图像的清晰度的判别是视频采集系统中的关键技术，本文提出了一种改进的新邻域差分评价函数，经过大量的实验对比发现，与传统的邻域差分评价函数相比，改进的函数比离散傅里叶变换评价函数、拉普拉斯评价函数、点锐度评价函数具有更好的适时性；较四邻域差分评价函数具有更好的灵敏性。

【关键词】自动调焦；清晰度评价函数；邻域差分函数1.引言图像的清晰度评价在图像分析和识别中具有重要的意义，数字图像评价函数是评价数字图像清晰度的重要依据，是数字图像采集系统中实现自动聚焦的关键技术。

聚焦主要取决于评价函数的灵敏性和实时性。

随着高清摄像设备的飞速发展，它广泛应用于安防系统、摄像机、机器人等高新技术领域。

高清视频图像的获取一方面离不开硬件性能的提升，另一方面聚焦程度也起着非常大的作用。

当前使用的自动调焦系统中普遍采用“对焦深度法”（DFF）进行自动调焦，它通过计算机（或专门的电路）采集一组数字图像，然后对每一帧进行处理和运算，判别调焦是否准确，即图像是否清晰，并给出反馈信号控制镜头的运动，直到采集的图像达到最清晰，最终完成调焦[1][2]。

因此，图像清晰度的判别是所有自动调焦技术的关键问题。

本文通过对几种传统的邻域差分清晰度评价函数进行研究和改进，提出了一种新的邻域差分清晰度评价函数，通过仿真实验对比，证明了新算法具有更好的灵敏性和适时性。

2.传统的图像清晰度评价函数在空间域上，一幅数字图像是否聚焦可根据图像的边界及细节部分是否清晰来进行判断，常用的空间域图像清晰度评价函数有拉普拉斯（Lpalace）函数、点锐度评价函数、四邻域差分函数、差分平方和函数（SPSMD）、Sobel函数等。

在频域上，一幅数字图像是否聚焦可根据图像的高频分量的丰富度来判断，常用的频域清晰度评价函数有基于离散傅里叶变换评价函数。

以下介绍几种常用的评价函数。

2.1 拉普拉斯（Lpalace）评价函数拉普拉斯函数又称8邻域差分函数，是利用拉普拉斯算子对图像进行二阶微分运算：2.2 点锐度评价函数（PSF）文献[6]提出了一种称为点锐度函数的算法用于评价图像清晰度。

数字图像处理技术在医学影像中的研究与应用摘要：数字图像处理技术是随着计算机技术的进步而发展起来的，其在医学成像中的应用是通过各种成像设备获得的医学成像，在数字化的基础上进行各种改进和转换，从而突出了有益于医学诊断或治疗的图像处理技术。

医学数字图像处理技术的应用不仅有助于图像诊断，而且有助于更精确的治疗。

数字图像处理技术主要应用于计算机X射线断层扫描、正电子发射断层扫描、核磁共振成像和超声波成像等。

如今，数字图像处理科技被广泛应用，其在成像学科中的作用越来越受到重视。

关键词：数字图像处理技术；医学影像；图像压缩引言数字图像处理技术是随着信息技术的进步而发展起来的，其在医学图像领域的应用是通过各种成像设备获得的医学图像、数字改进和转换，从而强调有助于诊断或医疗的图像处理技术。

医学数字图像处理技术的应用不仅有助于图像诊断，而且有助于更准确的处理。

数字图像处理技术主要用于x线层析成像、正电子发射层析成像、核磁共振成像和超声波成像，现已得到广泛应用，其在图像领域的作用日益受到重视。

1研究意义在图像信号的实际生成和传输过程中，由于成像设备本身固有因素的干扰、对人体功能的控制、环境影响等因素，导致细节模糊、对比度差、噪声或伪影等情况，图像质量无法保证。

成像用灰度表示，其亮度不均匀，特别是在病变发展的早期，还发现空间中的形态变化相对较小，原始图像信息可能呈现有限的有效诊断信息，并且不能保证医务人员诊断的准确性。

因此，有必要加强对治疗技术和方法的分析，提高图像质量，提高成像诊断的准确性。

数字图像处理技术在医学成像领域的应用有一定的相似性，即使用计算机实现图像采集、显示、存储和传输，可分为不同的独立部分，是为了促进各部分图像信息的数字化发展，这种相似性为单个功能模块的有效优化提供了极大的便利，也可以更方便地进一步处理数字图像信息。

例如，在图像预处理期间，CT成像允许过滤图像上的非重要信号，处理图像中包含的不必要信息，并保留和恢复诊断信息。

7902像质计标准是一种用于评估图像质量的标准，它涉及多个方面，包括分辨率、对比度、色彩还原、噪点等。

下面将结合这些方面，详细阐述7902像质计标准。

一、引言在数字成像技术飞速发展的今天，图像质量已成为衡量相机、扫描仪等成像设备性能的重要指标。

为了客观评价和比较不同设备的图像质量，制定了一系列的国际标准和行业标准，其中7902像质计标准就是其中之一。

该标准为成像设备的设计、生产和质量控制提供了量化的评价方法。

二、7902像质计标准概述7902像质计标准主要针对的是成像设备的输出图像，通过对图像的各个方面进行综合评价来确定图像质量。

这些方面包括但不限于分辨率、对比度、色彩还原、噪点、动态范围等。

三、详细标准指标1. 分辨率分辨率是衡量图像清晰度的重要指标，它通常用来描述成像设备能够区分最小细节的能力。

在7902像质计标准中，分辨率可以通过线对数（LP/mm）来表示，即单位长度内可识别的最大线对数目。

此外，还可以使用MTF（调制传递函数）来更加精确地描述系统对不同空间频率细节的响应能力。

2. 对比度对比度是指图像中最亮和最暗部分之间的亮度差异。

高对比度的图像通常具有更丰富的层次和更强的视觉冲击力。

7902标准中会利用灰阶图或者其他测试图来测量对比度，并通过计算图像中不同灰度级别之间的亮度比来评价对比度。

3. 色彩还原色彩还原是指成像设备捕获和显示色彩的能力，它影响到图像的真实性和美观性。

7902标准中会使用色彩校准图和色差计算公式来评估色彩还原的准确性。

色差通常用ΔE来表示，ΔE值越小，表示色彩偏差越小，色彩还原越准确。

4. 噪点噪点是成像过程中不可避免的现象，它会降低图像质量，尤其是在低光照条件下更为明显。

7902标准中会通过测量图像的信噪比（SNR）或者噪点等级来评估噪点的影响。

通常情况下，信噪比越高，噪点越不明显，图像质量越好。

5. 动态范围动态范围是指成像设备能够同时捕捉到的最亮和最暗部分的范围。

视觉信息质量感知模型及评价方法contents •引言•视觉信息质量感知模型•视觉信息质量评价方法•视觉信息质量感知模型的应用•总结与展望目录CHAPTER引言研究背景和意义探讨视觉信息质量感知模型的结构和特征，提出一种客观、全面的视觉信息质量评价方法。

研究方法通过文献综述和实验研究相结合的方式，对视觉信息质量感知模型进行验证和优化，同时设计并实现一个视觉信息质量评价系统，以客观地评估视觉信息的质量。

研究目的研究目的和方法VSCHAPTER视觉信息质量感知模型基于人类视觉系统的质量感知模型生理机制该模型基于人类视觉系统的生理机制，包括视网膜、视神经和大脑皮层的结构与功能。

视觉感知模型利用视觉感知的机制，对图像或视频的视觉信息进行解析、处理和识别。

心理感受模型还考虑了人们对图像或视频的心理感受，如色彩、纹理、形状等。

010302基于图像特征的质量感知模型图像特征提取特征分析与比对模型训练与优化03自适应能力基于深度学习的质量感知模型01深度神经网络02端到端学习CHAPTER视觉信息质量评价方法直接观察法通过观察者的直接感受来评价图像的质量，包括对清晰度、色彩、亮度等方面的评价。

此方法最具真实性，但受主观因素影响较大。

评分法通过给图像打分来评估其质量，打分标准可以基于清晰度、色彩还原度、细节表现力等方面。

此方法操作简单，但需要保证评价者具备专业知识和经验。

数学模型法深度学习法半主观评价方法CHAPTER视觉信息质量感知模型的应用图像增强是计算机视觉领域的重要应用之一，旨在改善图像的质量和可视化效果。

视觉信息质量感知模型可以帮助衡量增强算法的性能和效果，从而优化增强算法的设计。

基于深度学习的图像增强方法已经成为研究热点。

视觉信息质量感知模型可以用于评估不同增强算法的性能和效果，从而为实际应用提供参考依据。

CHAPTER总结与展望研究成果总结视觉信息质量感知模型的研究已经取得了一定的进展，为图像和视频质量的评估提供了有效的工具。

基于数字图像中LAB颜色空间的肉色质量评价方法研究作者：贾红玲周振勇杨倩蔺宏凯李红波闫向民来源：《现代农业科技》2016年第02期摘要针对数字化时代中图片的色差识别与肉色质量评价在生产与生活中的重要性，提出了一种便捷的适用于数字图像分析的无参考质量评价方法，为数字图像的视觉感官识别与色差定量分析研究提供了参考。

关键词肉色；数字图像处理；色差仪；色彩空间中图分类号 TS207.7 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）02-0277-01肉色对生鲜肉生产者和经营者来讲都是重要品质之一。

肉色是决定消费者购买欲最主要的外观因素[1-5]，也是消费者判断鲜肉货架期和可接受性的最常用标准。

根据肉色不同进行分级在肉类工业上相当必要。

肉色的评价方法主要分为主观评价方法和客观评价方法。

主观评价法（人工感官评定）主要依靠人的主观的颜色视觉，基于标准比色板分级[1-7]，分级准确度不理想，主观依赖性强，缺少客观化、定量化的评定依据，难以将色泽用文字记录与精确表达，无法达到研究所需的精度要求。

随着电子技术与工程技术的快速发展，肉色可以用彩色图片格式记录与保存，使得研究具备了定量化、客观化、标准化、自动化的发展趋势[8-11]。

1 肉色评定技术研究现状感官评定方法操作较为简单，主要参照肉色等级图进行，需要操作人员具有一定的专业知识。

人为因素造成评定的主观性较强，评价需要多人次协作完成以提高结果的可靠性。

陈坤杰等[5]研究认为，虽然牛肉分级标准里给出了各个等级的标准肉色版和各个等级大理石花纹的标准图版，给评定师以参照，来判定牛肉等级，但标准图版各个等级之间并没有明确的界限，加之实际的牛肉颜色千变万化、大理石花纹结构复杂，评定师判断牛肉等级，需基于专业知识，依靠经验，经观测、特征归纳和推演判断等才能得出正确结论。

李娜等[6]对新疆褐牛牛肉开展了肉色的感官评定，为牛肉品质分级提供了参考。

由于该方法限制性因素过多，在研究层面以逐步被色差仪测定法取代。

图像处理中的图像增强算法评估与改进图像增强是数字图像处理中的重要内容之一，其目的是改善或增强图像的视觉效果，提高图像的质量和可读性。

图像增强算法根据不同的应用领域和需求，有多种不同的方法和技术。

本文将针对图像增强算法进行评估与改进。

一、图像增强算法评估图像增强算法的评估是为了确定算法的性能和效果，对比不同算法的优劣，并为改进算法提供指导。

图像增强算法的评估可从以下几个方面进行：1. 主观评价：主观评价是通过人眼观察和判断来评估图像增强效果的好坏。

人眼判断的主观性较强，需要评价者具备一定的专业知识和经验。

主观评价通常通过主观评分法、可接受性评估和实验用户调查等方法进行。

2.客观评价：客观评价是通过一些定量的指标或算法对图像增强算法进行评估。

常用的客观评价指标包括图像对比度、图像亮度、锐度等。

另外，也可以使用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等公认的客观评价指标来评估图像增强算法的性能。

3.算法速度：算法速度是评估图像增强算法的另一个重要因素。

在实际应用中，图像增强算法需要在较短的时间内完成，因此快速的算法更受欢迎。

算法速度的评估可通过计算算法的执行时间来获得。

综合以上评价指标，可以比较不同图像增强算法的优劣，为改进算法提供依据。

二、图像增强算法的改进1. 基于传统图像增强算法的改进：传统的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波器等。

对于这些传统算法，可以通过调整参数和改进算法步骤来提升算法的性能。

例如，可以根据图像的特点，改进直方图均衡化算法，使其适用于不同的图像类型。

另外，可以采用基于机器学习的方法来自动调整算法参数，提高算法的鲁棒性和适应性。

2. 基于深度学习的图像增强算法改进：深度学习在图像处理领域取得了巨大的成就。

通过利用神经网络的强大表达能力，可以实现对图像的高级特征学习和表示。

可以利用深度学习模型，对图像增强进行端到端的学习和优化，提高图像增强效果。

例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对图像进行超分辨率重建，增强图像的细节和清晰度。

fsim指标简介fsim指标（Full Reference Image Quality Assessment）是一种用于评估图像质量的指标，它通过比较原始图像和经过处理或压缩后的图像之间的差异来量化图像质量。

fsim指标能够更准确地反映人眼主观感知的图像质量，因此在图像处理、压缩算法优化等领域具有广泛的应用。

背景随着数字摄影技术的发展和互联网的普及，人们对于图像质量的要求越来越高。

然而，在传输、存储和显示过程中，由于各种因素导致图像质量受到损害。

因此，如何准确地评估图像质量成为了一个重要的问题。

传统的评估方法主要基于人眼主观感知来进行评价，例如主观评分实验。

然而，这种方法需要大量时间和人力资源，并且容易受到个体差异和环境因素的影响。

为了解决这个问题，研究者们提出了一系列客观评价指标，其中fsim指标是其中之一。

原理fsim指标通过计算原始图像和经过处理后的图像之间的结构相似性来评估图像质量。

具体而言，fsim指标包括两个主要的部分：结构相似性（Structural Similarity，SSIM）和感知对比度（Perceptual Contrast，PC）。

结构相似性结构相似性是衡量两个图像之间结构信息差异的指标。

它通过计算亮度、对比度和结构三个方面的相似性来得到一个综合的评价结果。

亮度相似性衡量了原始图像和处理后图像在亮度上的差异。

对比度相似性衡量了原始图像和处理后图像在对比度上的差异。

结构相似性则衡量了原始图像和处理后图像在纹理、边缘等细节信息上的差异。

感知对比度感知对比度是衡量两个图像之间感知信息差异的指标。

它通过计算原始图像和处理后图像在颜色、纹理等方面的差异来评价图像质量。

感知对比度主要包括颜色对比度、纹理对比度和颜色饱和度三个方面。

颜色对比度衡量了原始图像和处理后图像在颜色上的差异。

纹理对比度衡量了原始图像和处理后图像在纹理上的差异。

颜色饱和度衡量了原始图像和处理后图像在颜色饱和度上的差异。

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。

数字 RT 图像质量评析李衍【摘要】研讨为满足现行国际标准有关用数字RT（射线检测）取代胶片RT时必须达到的图像质量要求。

为实现与胶片RT的等价性，作为数字RT主流的CR （计算机射线照相）和DR（直接数字射线照相），必须注意系统的适当选用及其布置、校正和图像质量的标准化要求。

给出了数字RT与胶片RT图像质量的比较示例，并概述了欧美相关标准的主要特点。

意在为承压设备推行数字RT技术、满足国际标准相关基本要求提供参考意见。

%The requirements of image quality for digital RT (Radiographic testing) in lieu of film RT, conforming to the current international standards, are discussed. To achieve the equivalent sensitivity for detection of imperfections as film RT, proper selection, setup and correction of the detector systems, and the standardized requirements of image quality must be noticed in use of CR (Computed radiography) and DR (Direct digital radiography) as the current essential digital RT technologies. Here are given some examples for comparison between digital RT and iflm RT. The main characteristics of related standards in Europe and US are also outlined. The intention is to provide references for use of digital RT for inspection of pressure equipment in accordance with the basic requirements in international standards.【期刊名称】《中国特种设备安全》【年(卷),期】2016(032)010【总页数】11页(P10-20)【关键词】数字RT;胶片RT;CR(计算机射线照相);DR(直接数字射线照相);图像质量;欧美标准【作者】李衍【作者单位】无锡市锅炉压力容器学会无损检测专委会无锡 214026【正文语种】中文【中图分类】X924ASME BPVC 2015 第Ⅴ卷中涉及数字RT一般要求的标准和附录及案例共10个，见表1。

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn Riesz域内的图像质量评价 作者：王骞 来源：《数字技术与应用》2013年第09期

摘要：本文提出了一个里斯域内的图像质量评价方法。该方法首先将参考图像和待评估图像从空域变换到里斯域；其次，提取参考图像在里斯域内的每个子图的显著性矩阵；再次，分别计算参考图像和待评价图像的每个子图之间的加权相似度；最后将这些相似度求平均，即可得到待参考图像的质量评价结果。该算法的优势在于其符合人类视觉系统对图像的感知原理。通过实验，验证了该算法的有效性。

关键词：图像质量 里斯变换 多尺度图像表示 显著性 中图分类号：TP319.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）09-0181-04 1 引言 随着数字成像技术和通讯技术的发展，图像成为了存储、传播信息的重要载体，以其独特的直观性在各领域都发挥着重要的作用[1]。但在图像的形成、传输和存储等阶段，图像信息往往受到外部成像环境、成像设备、传输设备等的影响，从而导致图像质量参差不齐。那么客观的评价图像的质量则显得尤为重要。

图像质量评价（Image Quality Assement， IQA）一般情况下分为两类：主观法和客观法。主观法指的是通过肉眼观察，直接对图像的质量进行评估打分。这种方法的优势在于它完全符合人类视觉系统（Human Visual System，HVS）对图像的感知机制，评价结果也最为可靠；但其缺陷是耗时，易受环境的影响，并且无法将其整合到其它自动化图像处理系统中。客观法是所有通过运行程序自动实现图像质量评价的方法的统称，该类方法是我们研究的重点。

传统的客观方法包括均方差（mean-squared error，MSE），峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio，PSNR）等，MSE和PSNR由于计算方便，有鲜明的物理意义，在以往使用较为广泛，但后来学者认为这两种指标的评价原理与HVS相去甚远，且实验结果表明MSE和PSNR较差[2]。互信息（Mutual Information，MI）也是图像质量评价的重要指标，它衡量的是图像间信息的相似程度。随着对HVS机理研究的逐步深入，图像质量评估研究领域的学者将HVS理论引入其中，并取得了较好的效果。其中，具有里程碑意义的是王舟等人提出的结构相似理论，该理论是根据HVS感知图像的机理实现的，他们认为图像的失真主要包括三个方面：亮度失真、对比度失真和结构失真[3]。随后，他们将多尺度图像表示加入到该理论中，将处理域从空域转向了频域。

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敦煌壁画数字图像拼接评价模型研究
作者：刘李娟卢选民陶旺林单长
来源：《现代电子技术》2011年第16期
摘要：针对敦煌壁画数字图像拼接后存在的评价问题，系统地分析了图像拼接质量客观定量评价的各种参数和方法，结合敦煌壁画数字图像的特点，提出了一种较完善的图像拼接结果评价标准模型。

进而分别用Harris算法、SURF算法对数字图像进行拼接，并对拼接后的图像采用评价标准模型进行评价。

通过大量实验证明，这一模型能更准确地反映人眼的主观感受。

由于针对不同的场景，图像的各个指标都不尽相同，所以很难指定一个统一的指标标准，针对这一难题，实验中还添加了“自定义设置”，可以对各个指标进行调节，以适应不同的场合。

关键词：图像拼接；OpenCV；拼接评价；Harris算法
中图分类号：TN919-34;TP393 文献标识码：A 文章编号：1004-373X(2011)16-0049-03。

基于PSNR与SSIM联合的图像质量评价模型一、本文概述随着数字图像处理技术的快速发展，图像质量评价在多个领域，如医学影像分析、视频编码优化、图像恢复和增强等，都扮演着至关重要的角色。

然而，如何准确、全面地评价一幅图像的质量仍然是一个挑战。

传统的图像质量评价方法，如基于像素误差的方法（如均方误差MSE和峰值信噪比PSNR），虽然在某些情况下能够提供有用的信息，但它们往往忽略了图像的结构信息和人类视觉系统的感知特性。

因此，开发新的图像质量评价模型，以更准确地模拟人类视觉感知，成为了当前研究的热点。

本文提出了一种基于PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）与SSIM（Structural Similarity Index）联合的图像质量评价模型。

该模型结合了PSNR在像素级别误差度量和SSIM在结构相似性度量上的优势，通过一种优化的融合策略，实现了对图像质量更全面、更准确的评价。

本文首先介绍了PSNR和SSIM的基本原理和计算方法，然后详细阐述了如何将这两种方法联合起来构建新的评价模型，并通过实验验证了该模型的有效性和优越性。

本文还讨论了该模型在不同应用场景下的潜在应用价值和未来研究方向。

二、PSNR与SSIM原理详解图像质量评价是图像处理领域的一个重要研究内容，旨在评估图像的质量，为图像增强、去噪、压缩等后续处理提供指导。

在众多图像质量评价指标中，峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）和结构相似性指标（Structural Similarity Index，SSIM）是两种广泛使用的评价方法。

本文将详细解析PSNR和SSIM的原理及其在图像质量评价中的应用。

PSNR是一种基于像素误差的图像质量评价方法，它通过对图像像素值进行统计和比较，计算原始图像与处理后图像之间的信噪比来评价图像质量。

PSNR的计算公式为：PSNR = 20 * log10(MA_I) - 10 * log10(MSE)其中，MA_I表示图像像素值的最大可能值，对于8位灰度图像，MA_I为255。