结合梯度信息的特征相似性图像质量评估

摘要：

目的 图像的边缘信息对于图像质量的评估非常重要.基于底层特征的图像质量评估算法(FSIM),虽然考虑了图像的底层特征,但该算法对边缘信息的识别能力不理想.针对以上问题,将FSIM算法与对边缘信息更敏感的梯度结构相似度(GSSIM)算法相结合得到一种既符合人眼视觉系统特点又能有效识别图像边缘的新的图像质量评估算法(FGSIM).方法 该算法将FSIM算法的相位一致性部分与GSSIM算法的提取图像信息的部分相结合从而得到一种新的图像质量评估算法FGSIM.其中,采用相位一致性表示图像的特征,用于保持评估算法接近人类视觉系统的特点,提取图像信息的部分通过图像的梯度来实现,用于更有效的识别图像边缘.结果 分别使用FSIM、GSSIM以及FGSIM算法对不同运动模糊程度、不同高斯模糊程度以及不同高斯噪声的图像进行质量评估,将得到的数据用曲线图表示,从图中可以看出:在运动模糊实验中,随图像模糊程度的增大,FGSIM算法的数值由0.894 3下降到0.3443,变化更加明显,对运动模糊表现出更好的敏感性;在高斯模糊和高斯噪声实验中,FGSIM算法数值变化的程度虽然不如GSSIM算法好,但相较FSIM算法有一定的提高.FGSIM算法在公共测试图像库中与FSIM、GSSIM算法进行实验比较,FGSIM算法的散点图较FSIM算法稍差些,但与GSSIM算法相比具有非常大的改进,其散点图比GSSIM更为集中.采用较为常用的衡量评估方法性能的指标:皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数、KROCC和均方根误差对评估算法的性能进行衡量,数据显示,FGSIM算法的性能比GSSIM算法好.结论 实验结果表明,FGSIM算法是一种既符合人眼视觉系统特点又能有效识别图像边缘的新的图像质量评估算法,该算法对边缘信息的识别能力更强,对图像质量的变化更加敏感.

关键词：图像质量评估、特征相似性、梯度特征、结构相似度、边缘信息

所属期刊栏目：20

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目11265007;云南省人才培养基金项目KKSY201203030

在线出版日期：2015-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：749-755