内容简介
现有的图像质量主观评价方法和客观评价方法进行简单介绍,同时指出MSE评价模型存在的问题;介绍了自下而上的全参考图像质量评价方法,分析了人类视觉系统生理学特性和基于误差统计理论的图像质量评价方法框架,介绍了具有典型代表性的6种图像质量评价模型,指出了误差视觉评价方法的局限性;介绍了自上而下的全参考图像质量评价方法,重点阐述了结构相似性评价方法和信息理论评价方法,大量实验展现了2种评价方法较误差视觉评价方法有更加优异的性能表现;讨论了无参考图像质量评价,提出了3种面向特定应用的无参考图像质量评价方法。
作者简介
王周,加拿大滑铁卢大学电子与计算机工程系教授。IEEE会士。IEEE多媒体信号处理技术委员会委员。两次获得IEEE信号处理协会最佳论文奖。图像和视频质量评价领域专家。提出了图像质量评价的结构相似性指标,目前是图像评价的标准方法。
阿兰·博维克:IEEE会士。得克萨斯大学(Austin)图像与视频工程实验室(LIVE)的主任。博维克博士在图像与视频处理领域已经发。T400多篇技术论文。并持有两项美国专利,曾经获得过IEEE信号处理学会的杰出报告人称号。他是IEEE信号处理学会优质服务奖、IEEE第三次千禧奖章的获得者,并两次成为国际模式识别学会大奖的优秀奖得主。
内页插图
目录
第1章 绪论
1.1 主观和客观图像质量评价方法
1.2 MSE存在的问题
1.3 客观图像质量评价方法分类
1.3.1 全参考、无参考和部分参考图像质量评价方法
1.3.2 面向通用和特定应用的图像质量评价方法
1.3.3 自底向上和自顶向下的图像质量评价方法
1.4 本书的组织
第2章 自底向上全参考图像质量评价方法
2.1 基本思想
2.2 人类视觉系统
2.2.1 早期HVS原理
2.2.2 心理学HVS特征
2.3 误差视觉方法架构
2.3.1 预处理
2.3.2 通道分解
2.3.3 误差标准化
2.3.4 误差汇聚
2.4 图像质量评价算法
2.4.1 Daly模型
2.4.2 Lubin模型
2.4.3 Safranek-Johnson模型
2.4.4 Teo-Heeger模型
2.4.5 Watson的DCT模型
2.4.6 Watson小波模型
2.5 讨论
2.5.1 质量定义问题
2.5.2 阈值问题
2.5.3 自然图像复杂性问题
2.5.4 相关性去耦合问题
2.5.5 感知交互问题
第3章 自顶向下的全参考图像质量评价方法
3.1 基本思想
3.2 结构相似性方法
3.2.1 结构相似性和图像质量
3.2.2 空域结构相似性指标
3.2.3 复小波域结构相似性指标
3.2.4 结构相似性指标的说明
3.3 信息理论方法
3.3.1 信息保真度和图像质量
3.3.2 视觉信息保真度方法
3.3.3 信息理论指标的说明
3.4 讨论
第4章 无参考图像质量评价
4.1 基本思想
4.2 块压缩图像所用的无参考图像质量评价
4.2.1 空域方法
4.2.2 频域方法
4.3 小波图像压缩的无参考图像质量测量
4.4 讨论
第5章 部分参考图像质量评价
5.1 基本思想
5.2 基于自然图像统计的小波域部分参考评价方法
5.3 讨论
第6章 展望
6.1 总结
6.2 未来发展方向
参考文献
前言/序言
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