在当代信息科技迅速发展的背景下，图像质量评价成为了图像处理领域的重要研究课题之一。随着互联网、多媒体技术的普及，图像数据的获取、传输、存储和处理变得更加频繁，如何准确评估图像质量成为研究的热点。图像质量评价是指利用计算机视觉和图像处理的技术手段对图像的视觉质量进行量化的过程。图像质量评价技术广泛应用于图像的采集、压缩、编码、去噪、增强等多个环节，以满足不同应用场景的需求。
本文提出了一种基于视觉注意机制的图像质量评价方法，这种方法的评价算法被称为VAIQM（Visual Attention based Image Quality Measurement）。视觉注意机制是人类视觉系统中的一种自然现象，它能够在复杂场景中，引导视觉感知系统对特定区域或对象进行关注，这种机制能够影响视觉感知和视觉识别的过程。通过模拟这一机制，计算机可以更准确地识别图像中的重要区域，从而对图像质量做出更加合理的评价。
该算法首先对输入的图像进行预处理，预处理的目的是为了在细节和轮廓两个层次上测量局部视觉畸变。通过对图像进行多层次的分析，可以更细致地捕捉图像质量的下降，比如由噪声、压缩失真等引起的图像失真。在细节层次上，可以检测到像素级别的失真，而在轮廓层次上，则可以检测到更广泛区域内的失真。
预处理后，算法在视觉显著区域、中等显著区域和不显著区域分别计算区域相似度。这里的视觉显著区域指的是用户视觉系统更为关注的区域，比如图像中的主要物体或细节。中等显著区域可能是一些重要的背景信息，而不显著区域则是那些背景信息较少的部分。通过区分这些区域并分别计算它们的相似度，可以更准确地反映图像在不同部分的失真程度。
计算得到的区域相似度最终被合并为图像整体的细节和轮廓相似度。细节相似度反映了图像细节的清晰度，而轮廓相似度则反映了图像中物体边缘的明显程度。细节和轮廓相似度的结合，构成了图像整体质量的指标。这一指标能够在一定程度上模拟人类视觉系统对图像质量的主观评价。
实验结果表明，VAIQM算法在多个公开的图像质量评价数据库上，包括A57、IVC、TID2008、Tomaya-MICT、LIVE、CSIQ和WIQ，其整体性能优于结构相似性（SSIM）算法及其多尺度扩展版本MS-SSIM算法。SSIM是一种广泛使用的图像质量评价标准，它基于图像亮度、对比度和结构信息三个方面的相似度来评价图像质量。MS-SSIM则是一种改进版本，能够从多个尺度上评估图像质量。VAIQM算法不仅性能更优，而且与人类主观评价的一致性更高，证明了该算法的有效性和优越性。
此外，VAIQM算法的另一个显著优势是其鲁棒性较高，即在多个数据库上的性能波动较小。这表明VAIQM算法不受特定图像类型或失真类型的影响，能够较为稳定地评估不同来源、不同失真类型的图像质量。与之相比，MS-SSIM算法需要利用多分辨率分析工具将图像分解为多个子带，这不仅增加了算法的计算复杂度，而且可能带来性能的波动。
综合来看，基于视觉注意机制的图像质量评价方法VAIQM，在多个数据库上表现出的高性能、高鲁棒性和与主观评价的一致性，使其成为一种非常有前景的图像质量评价技术。该技术有望在未来的图像处理和传输领域得到广泛的应用和推广。随着算法的进一步优化和改进，VAIQM有潜力在医学影像、遥感、安全监控、数字娱乐等更多领域中发挥其重要作用。
