数字图像处理笔记(三)图像质量评价

导言

最近在复习专业课的时候在看数字图像的质量评价的时候在冈萨雷斯老师的《数字图像处理》中找了半天找不到主观评价和客观评价相关内容的答案，没办法，只能在文献里找，并听取了《中国图象图形学报》第7期图像质量评价西安电子科技大学李老师的讲座，总结了一下，可能有点长，在实际答题的时候可能需要节俭一点！而且也是个人的参悟，不一定对，欢迎批评指正！

总的来说可以其实可以分为两大类，一是基于技术类评价(与客观评价近似)，二是基于美学评价(与主观近似)。

基于美学(主观评价)

主观评价是基于人眼视觉为终端的，实施方法通常是多名观察者在特定环境下，按照约定的评判准则对待评价图像质量进行打分，最后综合得出图像质量的主观分值，是一种主观性很强的方法，且成本高，评价结果不稳定。（针对这些问题我想:要有统一的标准评分准则，且需要选取美学感觉相近的人。
在文献中这样写道：

选择主观评价的观察者应考虑这样两类人：一类是未受过训练的“外行观察者”；一类是训练有素的“内行”。所谓“内行”是观察者对图像技术有经验技术的人，他们能够凭借自己的观察对图像质量提出严格的判断，容易被“外行”所忽略的某些细小降质都会被他们发现。

即参考的人要水平相近，评分标准也要近似一样

基于技术(客观评价)

客观评价准则：客观评价，基于技术方法的评价，需要提出相应的模型进行评价。根据有无参考以及参考的多少主要是分为三类：

1. 全参考模型(full reference):和高质量图像进行对比(距离的对比),这里的距离是一种泛指，有很多种方法，如李老师在讲座里提到的稀疏表达等等。
2. 半参考(弱参考模型):基于小波变换、多尺度集合分析、结构相似性等
3. 无参考模型：
   (1).均方误差法
   (2).值信噪比
   (3).平均梯度法
   (4).信息熵法
   (5).灰度预测法
   (6).模糊测度法
   (7).调制传递函数法
   …………
   当然还有很多新的指数不断在CV领域被提出来，由于能力和时间有限不能阅读完再写完，而且考试也可能不可能写那么多。

参考文献

[1] 王昱. 数字影像质量评价方法研究[D].解放军信息工程大学,2001.
[2] 刘玉涛. 基于视觉感知与统计的图像质量评价方法研究[D].哈尔滨工业大学,2018.
[3] 张薇. 图像客观质量评价算法及其应用研究[D].中国矿业大学,2016.

链接

李老师直播链接：
https://www.bilibili.com/video/BV1xa4y1a7xo?t=6271