全参考图像质量评估

✍ dations ◷ 2025-07-11 16:59:16 #全参考图像质量评估

全参考图像质量评估(英语:Full Reference Image Quality Assessment, FR-IQA)是一种图像质量评估的方法,是指在拥有理想质量的参考图像的情况下,和测试图像进行比较,分析测试图像的失真程度,从而获得测试图像的质量评估结果。常用的评估方法主要基于像素统计、信号、结构。例如比较原始图像和经由JPEG压缩后图像的失真程度。

基于图像像素统计的基础上,均方误差和峰值信噪比为两种较常使用的图像质量评估方法。


由于 MSE 和 PSNR 在某些情况下不能精确地表示图像质量,故Hamid R Sheikh和Alan Bovik等人提出了信号保真度和视觉信号保真度两种基于信号基础的算法

结构相似性是一种基于结构基础上用来判断图像失真程度的方法。

自然图像是高度结构化的,也就是说在自然图像中相邻像素之间有很强的关联性,而这样的关联性承载了场景中物体的结构资讯。人类视觉系统在观看影像时已经很习惯抽取这样的结构性资讯。因此,结构相似性在图像质量评估中更符合人眼对图像质量的判断。给定两张图像 x {displaystyle x} y {displaystyle y} ,SSIM 定义为:

l ( x , y ) {displaystyle l(x,y)} 比较 x {displaystyle x} y {displaystyle y} 的亮度, c ( x , y ) {displaystyle c(x,y)} 比较 x {displaystyle x} y {displaystyle y} 的对比, s ( x , y ) {displaystyle s(x,y)} 比较 x {displaystyle x} y {displaystyle y} 的结构。 α > 0 {displaystyle alpha >0} β > 0 {displaystyle beta >0} γ > 0 {displaystyle gamma >0} ,为调整 l ( x , y ) {displaystyle l(x,y)} c ( x , y ) {displaystyle c(x,y)} s ( x , y ) {displaystyle s(x,y)} 的参数。

μ x {displaystyle mu _{x}} μ y {displaystyle mu _{y}} σ x {displaystyle sigma _{x}} σ y {displaystyle sigma _{y}} 分别为 x {displaystyle x} y {displaystyle y} 的平均值和标准差, σ x y {displaystyle sigma _{xy}} x {displaystyle x} y {displaystyle y} 的协方差, C 1 {displaystyle C_{1}} C 2 {displaystyle C_{2}} C 3 {displaystyle C_{3}} 为用来维持稳定的常数

SSIM的范围为0~1 。SSIM 的值愈趋近 1 ,表示两张图像愈相似,测试图像失真程度愈低;SSIM 的值愈趋近 0,表示两张图像愈不相似,测试图像失真程度愈高。当两张图像相同时,SSIM 的值为 1。

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