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本文研究了低剂量锥束CT（CBCT）中图像质量与成像剂量之间的关系，探讨了不同降噪算法和重建方法对图像质量的影响。通过构建Shepp-Logan数字幻影、Catphan物理幻影和患者真实数据三大数据库，采用CNR、NL、PSNR、SSIM和TICA等指标进行图像质量评估，并生成剂量-质量图（DQM）以可视化剂量与质量的权衡关系。研究表明，在中等mAs和中等投影数量下可实现最优图像质量，基于压缩感知和总变分最小化的重建算法在低剂量条件下表现更优。此外，文中还比较了多种降噪算法的时间成本与加速比，提出了未来改进

本文提出了一种基于相对质量评估的低剂量X射线CT自适应并行正弦图降噪方法（RQ-PPWLS），通过利用核函数对称性优化计算成本，并结合并行加权最小二乘（PWLS）框架实现高效降噪。该方法在正弦图域进行降噪，利用噪声的高斯分布特性与均值-方差指数关系，设计无像素依赖的并行迭代公式，显著提升计算效率。同时，引入广义相对质量（RQ）评估机制，自动优化平滑参数β，避免人工调参。实验结果表明，RQ-PPWLS在多种数据集上均能有效降低噪声、保留图像细节，且在Catphan和患者数据中分别实现323.9倍和244倍的加

本文系统介绍了便携式眼底相机照片和磁敏感加权成像（SWI）的图像质量评估方法。针对眼底图像，提出基于JNB指数、模糊感知特征和对比敏感度函数（CSF）的特征提取方法，并结合决策树（DT）与支持向量机（SVM）进行质量建模；对于SWI图像，因缺乏原始参考和失真先验，采用基于SSIM和条件概率的相对质量评估策略。文章还总结了两种方法在特征提取、评估模型和应用场景上的差异，展望了多模态融合、深度学习、实时反馈与个性化评估等未来发展方向，并强调了数据质量、模型优化与临床验证在实际应用中的重要性。

本文探讨了便携式眼底相机照片的医学图像质量评估方法，结合主观评估与基于人类视觉系统的客观评估框架，提出了一种融合多通道感知、刚好可察觉模糊和对比度敏感函数的特征提取方法，并采用支持向量机和决策树进行图像质量分类。研究涵盖预处理、特征提取、机器学习建模等关键步骤，解决了手持设备成像中常见的亮度不均、模糊和对比度低等问题。文章还分析了该技术在临床诊断和远程医疗中的应用价值，总结了当前面临的挑战并提出了相应的解决方案，展望了未来向智能化、多模态融合和个性化评估的发展趋势。

本文综述了立体图像质量评估（SIQA）的方法与发展，重点介绍了一种考虑视觉不适和双眼竞争的无参考紧凑框架。该方法通过三条并行路径——自适应图像分割、局部能量计算和视觉显著性分析，提取视觉不适（VD）、双眼竞争（BR）和质量基线（QB）等关键指标，并利用支持向量机映射为最终质量得分。同时，文章总结了当前主观与客观SIQA研究的主要问题，如数据库规模小、失真类型有限、2D方法向3D扩展的挑战等，并指出结合机器学习技术（如回归训练、字典学习和卷积神经网络）是未来发展的主要趋势。

本文探讨了立体图像质量评估（SIQA）中的组合式方法，重点介绍了3D-DQE和显著性引导的双眼特征合并两种无参考评估方法。3D-DQE基于深度信念网络提取单眼与双眼特征，通过深度学习在早期阶段建模质量预测；显著性引导方法则结合全局与局部特征、视差信息及视觉显著性，提升评估准确性与效率。文章对比了多种方法在权重计算、特征提取和机器学习应用上的差异，并展望了未来发展趋势，包括多模态特征融合、深度学习广泛应用、人眼视觉特性建模以及跨领域融合，为SIQA技术的发展提供了系统性分析与方向指引。

本文系统解析了立体图像质量评估（SIQA）的三种主要方法：基于独眼图像构建的框架、为左右视图赋予权重的加权平均模型，以及融合多源特征的组合解决方案。详细分析了各类方法的优势与不足，重点介绍了如Wang等人提出的全参考方法和3D-MAD等典型算法流程，并探讨了权重计算策略、特征提取来源及质量得分融合方式。文章最后总结了不同方法的适用场景，展望了多特征融合、机器学习应用和视觉感知建模等未来发展趋势，为SIQA领域的研究与应用提供了全面的技术参考。

本文系统介绍了立体图像质量评估（SIQA）的关键方法、常用数据库及面临的主要挑战。首先概述了多个国际主流SIQA数据库的特点与差异，涵盖对称与非对称失真类型。随后探讨了通过视差估计深度的基本原理及其局限性，并分析了将深度信息引入质量评估的典型全参考方法。进一步介绍了构建独眼巨人图像的SIQA框架，强调其在融合深度与图像内容方面的优势。最后总结了现有方法的优缺点，指出未来研究方向，包括提升视差估计精度、优化独眼巨人图像建模以及更好地模拟人类视觉系统的双目感知机制。

本文系统介绍了立体图像质量评估（SIQA）的基本原理、影响因素及主观与客观评估方法。文章首先阐述了人类双目视觉的关键机制，包括双目融合、立体视觉、双目竞争、眼优势和视觉不适，并分析了这些效应如何影响3D图像的感知质量。随后，重点讨论了主观SIQA中数据库构建的重要性，强调引入不对称失真的必要性以准确反映双目竞争现象。接着，文章综述了三类客观SIQA方法：全参考、降参考和无参考方法，比较了各自的优缺点与适用场景。最后，展望了未来研究方向，包括深入理解视觉不适与质量的关系、提升客观方法对人类视觉特性的建模能力，

本文介绍了基于多重分形分析的图像质量评估方法，通过引入多重分形谱来更全面地描述图像的纹理复杂性与结构特征。文章详细阐述了多重分形谱的计算过程，包括盒子分解、沉积概率、分区函数、指数s(q)的获取以及勒让德变换的应用。分析了不同失真类型对多重分形谱的影响，并提出了量化图像质量退化的失真指数F。该方法结合人类视觉系统（HVS）特性与自然图像统计，在医学图像和遥感图像等领域展现出良好的应用潜力。未来发展方向包括算法优化、多特征融合与自适应模型构建，以提升评估的准确性、鲁棒性与效率。

本文系统探讨了多种图像质量评估方法，重点介绍了基于偏差与质量预测关系的模型、独立子空间分析（ISA）、基于核的非线性独立成分分析（KICA）以及多重分形分析。通过对比这些方法的核心原理与适用场景，揭示了它们在提取图像统计特性、模拟人类视觉系统感知方面的优势与局限。文章还总结了各类方法的技术流程与特点，展望了未来图像质量评估在融合多模型优势和贴近人眼感知方面的研究方向。

本文系统介绍了基于局部模式统计和独立成分分析的图像质量评估（IQA）方法。重点阐述了LBP、LDP、LTrP等局部模式方法在纹理、方向和幅度特征提取方面的原理与应用，以及ICA和TICA从自然场景统计角度揭示信号独立成分的建模过程。文章对比了两类方法在特征提取方式、噪声敏感度、计算复杂度和应用场景上的差异，并提供了选择合适IQA方法的决策流程。最后展望了多方法融合、抗噪能力提升、新图像类型适应及深度学习结合等未来研究方向。

本文综述了图像质量评估（IQA）领域中基于特征相似性和局部模式统计的主要方法。首先介绍了结构相似性指数（SSIM）的局限性及其发展趋势，随后详细阐述了低层次特征相似性度量（FSIM）的原理，包括相位一致性（PC）和梯度幅度（GM）的计算方式。接着探讨了基于局部模式统计的方法，如LBP和LDP，分析其在纹理特征提取中的优势与不足，并对比了两者的特征提取能力、计算复杂度和噪声敏感性。最后展望了图像质量评估的未来发展方向，包括多特征融合、深度学习应用、人类视觉特性建模以及跨领域应用，旨在构建更准确、可靠的评估指标

本文系统解析了基于自然图像统计的图像质量评估（IQA）方法，重点介绍了结构相似性（SSIM）及其扩展方法CW-SSIM和IW-SSIM的原理、计算公式与应用优势。同时探讨了多重分形分析、局部纹理特征提取（如GLCM和LBP）以及独立成分分析（ICA）在IQA中的应用。文章总结了各类方法的优缺点，并通过流程图和对比表格直观展示其计算流程与适用场景。最后展望了多特征融合、深度学习和实时评估等未来发展方向，为图像质量评估技术的研究与应用提供了全面参考。

本文探讨了基于人类视觉系统（HVS）特性的图像质量评估方法，重点分析了视觉显著性（VS）和恰可察觉差异（JND）等抽象概念在IQA中的应用。通过结合VS与JND模型以及多种特征提取和融合技术，提出了构建更符合人类感知的IQA方法的流程。文章还对比了不同IQA方法的特点，展示了其在视频监控、医学影像和图像压缩等实际场景中的应用，并讨论了数据增强、参数调优和模型集成等优化策略。最后展望了多领域融合与实时评估的发展趋势，为未来IQA研究提供了方向。

本文深入解析了基于人类视觉特性（HVS）的图像质量评估（IQA）方法，重点介绍了视觉显著性指标（VSI）和恰可察觉差异（JND）的原理与计算模型。VSI通过梯度、色度和显著性相似性结合权重矩阵实现符合人眼关注特性的质量评估；JND则依据HVS的感知阈值，利用子带或像素级模型判断失真可见性。文章还探讨了HVS在IQA中的结构特性与黑盒研究视角，并通过实际案例分析展示了VSI在广告图像、JND在医学图像中的应用效果。最后展望了未来IQA的发展趋势，包括多模态融合、深度学习应用和个性化评估等方向。

本文系统介绍了基于视觉注意力的图像质量评估方法，涵盖视觉差异（VD）与视觉信噪比（VSNR）的计算原理，详细分析了多种视觉显著性模型（如Itti、GBVS、SR和贝叶斯模型）的特点及其在图像质量评估中的应用方式。文章重点探讨了视觉显著性作为加权函数或特征图集成到IQA指标中的策略，并列举了SR-SIM、VSI等典型模型。同时，通过客观指标（如皮尔逊相关系数、PSNR）和主观评价方法（如MOS）评估集成效果，最后展望了多模态融合、深度学习驱动、实时性提升和个性化评估等未来发展趋势。

本文深入探讨了基于人类视觉系统（HVS）的图像质量评估（IQA）方法，从特征互补性、多尺度分析、频率响应到信息论视角，系统介绍了MFES、MS-SSIM、小波变换、Gabor滤波器及IFC/VIF等核心方法的原理与优势。通过对比各类方法的优缺点，并结合医学图像评估案例，展示了实际应用流程。文章还展望了多模态融合、深度学习、个性化与实时评估等未来趋势，构建了一个闭环的IQA评估框架，为图像处理与计算机视觉领域提供了全面的技术参考。

本文综述了基于人类视觉系统（HVS）特性的图像质量评估方法，探讨了两种主要建模范式：基于分层结构的模型和‘扁平’信号处理方案。重点介绍了级联视觉信号处理模型（如VDP）如何模拟视网膜到视觉皮层的感知流程，以及并行特征提取方法（如MFES）如何通过Sobel算子、对数Gabor滤波器和局部模式分析分别捕捉边缘、纹理和空间频率信息。同时，文章阐述了将人类视觉系统视为整体信号处理器的高效策略，并强调视觉注意力机制在提升主观一致性方面的重要作用。最后总结了各类方法的优缺点，并展望了多模态融合、深度学习和实时评估等未

本文系统介绍了图像质量评估（IQA）中的特征量化、映射策略与统计评估方法。首先阐述了多特征融合的回归建模框架及归一化预处理，随后详细分析了线性回归（LR）、k-近邻（kNN）、支持向量回归（SVR）和神经网络（NN）四种主流映射方法的原理、优缺点及适用场景，并通过对比表格和流程图直观展示其差异。最后，介绍了客观评估中常用的统计指标，包括皮尔逊线性相关系数（PLCC）、均方根误差（RMSE）、斯皮尔曼（SROCC）和肯德尔秩次相关系数（KROCC），并讨论了非线性映射对评估结果的影响。文章强调应根据数据规模、

本文系统解析了现代图像质量评估（IQA）方法的通用框架，涵盖全参考（FR）、降参考（RR）和无参考（NR）三类方法的原理与典型流程。文章详细介绍了各类方法的框架结构、质量感知特征提取策略、特征量化方式及映射到质量分数的机制，并比较了不同方法的优缺点与适用场景。同时探讨了基于HVS和NSS的特征提取路径，以及Lp距离、余弦相似度等量化手段，最后提出在实际应用中应根据参考信息可用性选择合适方法，并持续优化模型以提升评估准确性。

本文综述了人类视觉系统（HVS）的主要特性及其在图像质量评估中的应用。重点介绍了视觉注意机制、多通道特性、视觉掩蔽和立体视觉四大核心特性，分析了它们的生理基础与计算模型，并探讨了这些特性如何被用于提升图像质量评估的准确性。文章还展示了各特性在实际评估中的综合应用流程，总结了当前基于HVS的评估方法的优势与局限，并展望了未来研究方向，包括更精确的建模、跨领域拓展和实时处理能力提升。通过深入理解HVS，有助于推动图像处理技术向更符合人类感知的方向发展。

本文深入探讨了人类视觉系统（HVS）的解剖结构与基本特性，包括光学处理、视网膜处理、外侧膝状体核和皮层处理等阶段，并分析了光适应和对比度敏感度函数等关键感知机制。文章阐述了基于HVS的图像质量评估（IQA）方法如何克服传统指标的局限性，更准确地模拟人类主观感知。同时介绍了其在图像视频处理、计算机视觉和医学影像中的应用价值，并展望了多模态融合、深度学习结合以及动态图像质量评估等未来研究方向。

本文综述了公共图像质量数据库的现状与挑战，重点介绍了TID2008等主流数据库的失真类型、测试方法和数据特征，并分析了新技术、美学情感因素及实验环境变化对主观评估带来的挑战。文章提出了应对这些挑战的解决思路，包括开发自适应评估方法、建立情感模型和优化众包策略，进一步展望了图像质量评估在技术融合、应用拓展和标准统一方面的未来发展趋势，旨在提升图像质量评估的准确性与可靠性。

本文全面解析了主观图像质量评估的各个环节，包括参与者选择、实验设计、结果呈现方法、常用测试方法（如DSIS、DSCQS、刺激比较法和单刺激法）的特点与操作要点，并介绍了LIVE等公共图像质量数据库的应用。文章还探讨了数据库的拓展方向及未来发展趋势，如多模态评估、与人工智能的结合以及个性化评估，为图像质量研究提供了系统性的理论支持和实践指导。

本文全面解析了图像质量评估（IQA）的方法与应用，涵盖主观与客观评估的区别及流程，介绍了常见的公共图像质量数据库和人类视觉系统（HVS）在IQA中的关键作用。文章详细阐述了现代IQA的三种类型——全参考、降参考和无参考方法，并探讨了基于HVS属性和自然图像统计的主流评估模型。此外，还深入分析了立体图像和医学图像等特定领域的质量评估挑战与解决方案，展示了IQA在多媒体、医疗等领域的广泛应用价值。