结合梯度信息的特征相似性图像质量评估

屮国阁象阁形学报2015,06(20),749-755DOI:10.11834/jig.20150603结合梯度信息的特征相似性图像质量评估苗莹易三莉贺建峰邵党国昆明理工大学信息工程与自动化学院导出/参考文献关注分享收藏打印摘要:B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),虽然考虑丫图像的底层特征,但该算法对边缘信息的识别能力不理想。针对以上问题,将FS1M算法与对边缘信息更敏感的梯度结构相似度(GSSIM)算法和结合得到一种既符合人眼视觉系统特点乂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GSSTM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。其屮,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,提取阁像信息的部分通过阁像的梯度来实现,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人,FGSIM算法的数值由0.8943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,EGS1M算法数值变化的程度虽然不如GSSIM算法好,但和较FSIM算法有一定的提高。FGSIM算法在公井测试图像库中与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GSSTM算法相比具有非常大的改进,其散点图比GSSTM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、KR0CC和均方根误差对评估算法的性能进行衡量,数据显示,FGS1M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:阁像质量评估;特征相似性;梯度特征;结构相似度;边缘信息;作者简介:苗莹(1990—),女,现为昆明理工大学计算机技术专业硕士研究生,主要研宄方向为数字图像处理。E-mail:811206006@qq.com作者简介:易三莉,硕导,E-mail:152514845@qq.com收稿日期:2014-12-23基金:国家自然科学基金项目(11265007)ImagequalityassessmentoffeaturesimilaritycombinedwithgradientinformationMiaoYingYiSanliHeJianfengShaoDangguoInstituteofInformationEngineeringandAutomation,KunmingUniversityofScienceandTechnology;Abstract:ObjectiveTheedgeinformationofimagesisimportantinimagequalityassessment.Nonetheless,theimagequalityevaluationmethodoffeaturesimilarity(FSIM)basedonlow-levelfeaturesisnotidealforedgeinformationdetectionalthoughthisalgorithmconsidersthesignificanceoflow-levelfeatures.Onthebasisoftheinformationprovidedabove,thisstudycombinestheFSIMalgorithmwiththegridschedulingsimulator(GSSIM)algorithm,whichissensitivetoedgeinformation,togeneratethenewimagequalityassessmentmethodFGSIM.Thenewmethodisnotonlyconsistentwiththecharacteristicsofhumanvisualsystems,butitcanalsoidentifyimageedgeseffectively.MethodThealgorithmcombinesthepartofFSIMthatrepresentsphaseconsistencywiththecomponentofGSSIMalgorithmthatcanextractimageinformationtogeneratethenewimage-qualityassessmentmethodFGSIM.Theuseofphasecongruencyrepresentsimagefeatures,thepartofphaseconsistencythatcanbeusedtokeepthealgorithmclosetothehumanvisualsystem,andthepartoftheGSSIMalgorithmthatcanextractimageinformationrealizedbyGradient.Thispartcanbeemployedtoidentifyimageedges.ResultFSIM,GSSIM,andFGSIMalgorithmswereusedtoevaluateimagescontainingdifferentmotionblurs,andgraphswereconstructedtorepresenttheobtaineddata.Inthemotionblurexperiments,thenumericalvalueoftheFGSIMalgorithmdeclinesfrom0.8943to0.3443with...

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