【图像评价】色偏和能见度退化测量的水下彩色图像质量评估【含Matlab源码 14373期】

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⛄一、色偏和能见度退化测量的水下彩色图像质量评估

1 水下彩色图像质量评估原理

水下图像质量评估主要关注色偏和能见度退化两大问题。色偏由水体对不同波长光的选择性吸收引起，红光在深水中衰减最快，导致图像呈现蓝绿色调。能见度退化源于水中悬浮颗粒的散射效应，表现为对比度降低、细节模糊和噪声增加。

色偏评估通常基于颜色通道统计特性或参考白平衡理论。能见度退化评估则通过分析图像梯度、对比度或频域特征实现。无参考评估方法更实用，因水下环境难以获取理想参考图像。

2 色偏测量方法

颜色分布矩法
计算RGB三通道均值比，例如R/G或B/G值偏离自然场景统计基准的程度。色偏程度$D_{color}$可表示为：
$$D_{color}=\sqrt{({\mu }_r/{\mu }_g-{\tau }_r{)}^2+({\mu }_b/{\mu }_g-{\tau }_b{)}^2}$$
其中$\mu$为通道均值，$\tau$为自然图像典型比值。

灰度世界偏离度
假设场景反射光在RGB通道均值应相等。计算三通道均值标准差与均值的比值：
$$D_{gw}=\sigma ({\mu }_r,{\mu }_g,{\mu }_b)/\bar{\mu }$$

3 能见度退化测量方法

梯度幅值直方图分析
统计图像梯度幅值的分布熵值，低熵表明边缘信息损失严重。计算Sobel梯度后的归一化直方图熵值：
$$E_{grad}=-\sum p(x)\log p(x)$$

雾线特征法
利用暗通道先验原理，估计透射图$t(x)$的均值作为能见度指标：
t ( x ) = 1 − ω min ⁡ c ∈ { r , g , b } min ⁡ y ∈ Ω ( x ) ( I c ( y ) / A c ) t(x) = 1 - ω \min_{c∈\{r,g,b\}} \min_{y∈Ω(x)} (I^c(y)/A^c) t(x)=1−ωc∈{r,g,b}min​y∈Ω(x)min​(Ic(y)/Ac)

4 评估流程

预处理阶段
对输入图像进行色彩空间转换（RGB→LAB），必要时进行噪声抑制。提取图像分区避免局部干扰影响全局评估。

特征提取阶段
并行计算色偏特征（颜色矩、白平衡偏离度）和能见度特征（梯度熵、透射率、对比度）。融合多尺度特征应对不同退化程度区域。

质量评分阶段
通过回归模型（如SVR）或加权公式整合特征值。典型质量评分$Q$可设计为：
$$Q=\alpha \cdot (1-D_{color})+\beta \cdot E_{grad}+\gamma \cdot \bar{t}$$
权重系数需通过主观实验标定。

5 验证方法

使用公开数据集（如UIEBD或EUVP）进行基准测试。计算评估指标与主观评分的Pearson相关系数（PCC）和Spearman秩相关系数（SRCC）。优秀算法的PCC应超过0.85，SRCC超过0.8。

⛄二、部分源代码

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]张小利,李雄飞,李军.融合图像质量评价指标的相关性分析及性能评估[J].自动化学报. 2014,40(02)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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