基于全变分模型的视觉感知图像质量评价方法  

A New Perceptual Image Quality Assessment Method Based on Total Variation Model

作　　者：吴亚东[1,2] 张红英[3,4] 

机构地区：[1]西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳621010 [2]西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室,四川绵阳621010 [3]西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010 [4]西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室,四川绵阳621010

出　　处：《电子科技大学学报》2015年第1期79-83,共5页Journal of University of Electronic Science and Technology of China

基　　金：国家自然科学基金(61303127);国家科技支撑计划(2013BAH32F02;2013BAH32F03);四川省科技厅项目(2011JQ0041;11ZS2009);中国科学院"西部之光"人才培养计划(13ZS0106)

摘　　要：基于人眼视觉系统对图像边缘结构信息和局部亮度刺激敏感的假设,该文提出了一种基于全变分模型的视觉感知图像质量评价PIQA方法。该方法由边缘结构信息评价和局部亮度信息评价两部分组成。本文首先采用全变分模型描述失真图像与原始参考图像之间的图像结构信息变化;为测量亮度失真,又采用失真图像与参考图像之间的差值图像中封闭区域的能量函数来衡量人眼敏感的图像亮度信息。最后,采用3种标准图像数据库验证该评价方法的性能。实验结果表明,所提出的图像质量评价方法优于现有的图像评价标准。In this paper, based on the assumption that human visual system（HVS） is sensitive for image structures （edges） and local luminance （light stimulation）, we propose a new perceptual image quality assessment （PIQA） metric based on total variation（TV） model in spatial domain. In the proposed metric, the TV’s comparison between a distorted image and its reference image is applied to measure the extent of the loss of the image structural information. As a complementary part to measure the distortion, the energy of enclosed regions in a difference image is used to measure the missing luminance information which is sensitive to human visual system. The performance of the proposed metric is validated with an extensive subjective database. The results show that the proposed metric outperforms the state-of-the-art of image quality assessment metrics.

关 键 词：能量函数 人眼视觉系统 感知图像质量评价 全变分 

分 类 号：TP394.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]