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利用图像质量评价算法评价彩色图像时,往往会导致彩色图像色彩信息的损失和整体性的破坏,进而使得评价结果与主观评价结果不一致。由于图像越模糊其包含的高频分量越少,基于四元数傅里叶变换,提出了一种无参考彩色图像质量评价算法。首先,利用四元数矩阵表征彩色图像并对其进行四元数傅里叶变换,得到了彩色图像傅里叶变换的频谱。其次,求出高频分量的阈值。最后,利用频谱中大于阈值的像素数目来对彩色图像质量进行评价。实验结果表明,预测结果具有较好的准确性和单调性,且与人的主观评价结果较匹配。所提算法具有较好的抗噪性,计算复杂度较低,总体性能好于现有算法。
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第
卷
第
期
激 光 与 光 电 子 学 进 展
年
月
基于四元数傅里叶变换的盲彩色图像质量评价
周 珂
,
吴 成 茂
,
李 昌 兴
西安邮电大学通信与信息工程学院
陕西
西安
西安邮电大学电子工程学院
陕西
西安
西安邮电大学理学院
陕西
西安
摘要
利用图像质量评价算法评价彩色图像时
往往会 导致 彩 色图 像色 彩 信息 的损 失 和整 体性 的 破坏
进 而使 得
评价结果与主观评价结果不一致
由于图像越模糊其 包含 的高 频 分量 越少
基 于四 元数 傅 里叶 变换
提 出了 一种
无参考彩色图像质量评价算法
首先
利用四元数矩阵 表征 彩 色图 像并 对 其进 行四 元 数傅 里叶 变 换
得 到了 彩色
图像傅里叶变换的频谱
其次
求出高频分量的阈 值
最 后
利 用频 谱中 大 于阈 值的 像 素数 目来 对 彩色 图像 质 量
进行评价
实验结果表明
预测结果具有较好的准 确性 和单 调 性
且 与人 的主 观 评价 结果 较 匹配
所 提算 法具 有
较好的抗噪性
计算复杂度较低
总体性能好于现有算法
关键词
图像处理
图像质量评价
四元数傅里叶变换
彩色图像
高频分量的阈值
中图分类号
文献标志码
doi
:
/
Q
ualit
y
Assessment
of
Blind
Color
Ima
g
es
Usin
g
Q
uaternion
Fourier
Transform
School
o
f
Communication
and
In
f
ormation
En
g
ineerin
g
Xi
'
an
Universit
y
o
f
Post
and
Telecommunications
Xi
'
an
Shaanxi
China
School
o
f
Electronic
En
g
ineerin
g
Xi
'
an
Universit
y
o
f
Post
and
Telecommunications
Xi
'
an
Shaanxi
China
School
o
f
Science
Xi
'
an
Universit
y
o
f
Post
and
Telecommunications
Xi
'
an
Shaanxi
China
Abstract
Ke
y
words
OCIS
codes
收稿日期
修回日期
录用日期
基金项目
国家自然科学基金
陕西省自然科学基金
E-mail
激 光 与 光 电 子 学 进 展
引
言
图 像 质 量 评 价
是对图像质量进行评估的一种技术
对图像和
视频处理具有重要作用
图像作为视觉信息的主要
来源
包含了大量有价值 的 信息
在图像的 获 取
存
储
传输和显示 等 过 程 中
难 免 会 出 现 图 像 失 真 现
象
这会引起图像质量退化
因此
对图像质量进
行评价就显得十分重要
图像质量评价可以分为主观评价和客观评价
主
观评价由观测者直接对图像质量进行评分
如平均主
观得分
和平均主观得分
差异
尽管
此方 法 能 够 基 于 人 类 视 觉 系 统
给出较为准确的评价
但是评价结 果
受个体专业知识
经验和主观心理因素的影响
并且
评价过程的时间成本极高
客观评价利用由算法计
算出的指数进行评价
时间成本较低且易实现
目前
图像质量评价方法按照是否需要参考图像
又可 以 分 为 全 参 考
半 参 考
和 无 参 考
等
全参考
评价通过原始图像与失真图像
之间的对比
得到失真图像的评价结果
如均方误差
峰值信噪比
和 结 构 相 似 度
等
但在 实际应用中
通常很难
获取原始图像
半参考
评价不必对比原始图 像
与失真图像
仅仅需要将失真图像的某些特征与原始
图像的某些特征进行比较
如小波变换域中的自然图
像统计模型
无参考
评价即盲图像 质量评价
则不需
要参考图像
仅仅根 据 失真图像 的 自身特性 来 进行
图像质量评价
是本文研究的重点
在日 常生活中
人们接触的 图像基本都 是彩色
图像
与灰度图像相比
彩色图像包含有更丰富的信
息
常用的彩色图像质量评价方法之一是将彩色图
像转化为灰度 图像之后
再对其进 行 质 量 评 价
另一个方法是将彩 色图像表 示 为红
绿
蓝
三个颜色通道分量并通 过线性组合 将其转换到
其他颜色空间
如
和
等
显然
前者将彩色图像转化为灰度图像丢失了色彩信
息
是一个有信息损失的过程
后者破坏了彩色图像
的整体性
人类视觉系统对色彩的感知过程不仅仅
是简单的线性叠加
为了解决上述问题
陈莉莉等
提出了一种基于离散四元数傅里叶变换的彩色图像
质量评价算法
该算法先根据人眼的视觉特性对频域
进行非均匀分块
再计算失真图像和原始图像之间的
幅值相似度和相位相似度
最后通过熵值法来评价图
像质量
岳靖等
提出了一种 四元数谱余 量方法
该方法以四元数梯度特征为指标来对彩色图像进行
质量评价
计算复杂度 较高
闻武等
提出了 一种
评价彩色图像质量的数学模型
该模型综合考虑了彩
色图像的亮度
色调
色饱和度和色彩熵等色度特征
等
提出了基于频域 信息评价模 糊图像质
量的算法
本文受 其启发
利用四元 数 傅里叶变 换
提出了一种无参考 彩 色图像质 量 评价算法
首先
利用四元数表征彩 色 图像并求 出 傅里叶变 换 频谱
完整保留了彩色图 像 的色彩信 息 并保证其 整 体性
其次
确定图像中高频分量的阈值
最后
计算频谱
中超过阈值的高频 分量的数 目
最终实现 对 彩色图
像质量的评价
预备知识
2.1
彩色图像的傅里叶变换
四元数的概念最早由
提 出
是 复
数域的拓展
一 个 四 元 数
q
由
个 部 分 组 成
即
个实部和
个虚部
q
=
a
+
b
+
c
+
d
式中
a
b
c
d
为 实 数
为 三 个 虚 数 单 位
且
满足
=
=
=
=-
=-
=
=-
=
=-
=
当
a
时
四元数
q
为纯四元数
由
式可以看
出
四元数不满足乘法的交换律
四元数的模
q
为
q
=
a
+
b
+
c
+
d
彩色图像可由
R
G
B
三个分量进行表征
因
此
可 以 利 用 四 元 数 的 定 义 对 彩 色 图 像 进 行 表
征
即
f
m
n
=
R
m
n
+
G
m
n
+
B
m
n
式中
R
m
n
G
m
n
B
m
n
分别为彩色图像
在
三个 颜 色 通 道 中 的 值
m
和
n
分 别 为 四
元数矩阵的行和列
因此
一幅大小为
M
N
的彩
色图像可以被表示为一个四元数矩阵
f
m
n
对于
f
m
n
其 左 边 离 散 四 元 数 傅 里 叶 变
换
为
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weixin_38741075
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