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圖像質量評價的兩種方法

瀏覽:111 發布日期:2017-01-19

圖像信息相對於其它信息有著無可比擬的優點,因此對圖像信息進行合理處理成為各領域中不可或缺的手段,在圖像處理的時候如何評價圖像質量就變得尤為重要。在圖像的獲取、處理、傳輸和記錄的過程中,由於成像係統、處理方法、傳輸介質和記錄設備等不完善,加之物體運動、噪聲汙染 等原因,不可避免地帶來某些圖像失真和降質,這給人們認識客觀世界、研究解決問題帶來很大的困難。 

比如,在圖像識別中,所采集到的圖像質量直接影響識別結果的準確性和可靠性;又如,遠程會議和視頻點播等係統受傳輸差錯、網絡延遲等不利因素影響, 都需要在線實時的圖像質量監控,以便於服務提供商動態地調整信源定位策略,進而滿足服務質量的要求;在軍事應用方麵,戰場監視和打擊評估的效果也取決於無 人機等航拍設備所采集到的圖像或視頻的質量。因此,圖像質量的合理評估具有非常重要的應用價值。

從有沒有人參與的角度區分,圖像質量評價方法有主觀評價和客觀評價兩個分支。主觀評價以人作為觀測者,對圖像進行主觀評價,力求能夠真實地反映人的視覺感知;客觀評價方法借助於某種數學模型,反映人眼的主觀感知,給出基於數字計算的結果。

圖像質量的主觀評價
主觀評價隻涉及人作出的定性評價,它以人為觀察者,對圖像的優劣作出主觀的定性評價。對於觀察者的選擇一般考慮未受訓練的“外行”或者訓練有素的“內 行”。該方法是建立在統計意義上的,為保證圖像主觀評價在統計上有意義,參加評價的觀察者應該足夠多。主觀評價方法主要可分為兩種:絕對評價和相對評價。

絕對評價

所謂絕對評價,是由觀察者根據自己的知識和理解,按照某些特定評價性能對圖像的絕對好壞進行評價。通常,圖像質量的絕對評價都是觀察者參照原始圖像對待定 圖像采用雙刺激連續質量分級法(Double Stimulus Continuous Scale,DSCQS),給出一個直接的質量評價值。具體做法是將待評價圖像和原始圖像按一定規則交替播放持續一定時間給觀察者,然後在播放後留出一定 的時間間隔供觀察者打分,最後將所有給出的分數取平均作為該序列的評價值,即該待評圖像的評價值。國際上也對評價尺度做出了規定,對圖像質量進行等級劃分 並用數字表示,也稱為圖像評價的5分製“全優度尺度”。(見表1.1)

圖像質量絕對評價尺度

相對評價
相對評價中沒有原始圖像作為參考,是由觀察者對一批待評價圖像進行相互比較,從而判斷出每個圖像的優劣順序,並給出相應的評價值。通常,相對評價采用單刺 激連續質量評價方法(Single Stimulus Continuous Quality evalsuation,SSCQE)。具體做法是,將一批待評價圖像按照一定的序列播放,此時觀察者在觀看圖像的同時給出待評圖像相應的評價分值。相對於 主觀絕對評價,主觀相對評價也規定了相應的評分製度,稱為“群優度尺度”(見表1.2)。

相對尺度與絕對尺度對照

圖像質量客觀評價
圖像質量客觀評價的基本目標是設計能精確和自動感知圖像質量的計算模型。其終極目標是希望用計算機來代替人類視覺係統去觀看和認知圖像。在國際上, 圖像質量客觀評價通常是通過測試多個影響影像質量的因素的表現,並通過計算模型獲得圖像質量量化值與人類主觀觀測值一致性的好壞來評估的。美國的 Imatest和法國的DxO analyzer就是其中比較出名的圖像質量客觀評價係統。

圖像質量評價內容

Imatest和DxO analyzer有異曲同工之處,都是將影像質量評測拆分成多個測試項目,分別對每個項目進行測試、打分。兩者相比,DxO analyzer的測試項目會稍微全麵一些。

無論是Imatest還是DxO analyzer,兩個測試係統都是通過“測試卡+光源環境+測試軟件=測試結果”的模式。通過各種各樣的測試卡和光源,在實驗室中模擬各種環境,再把成像結果輸入軟件係統,由係統自動分析,最後得出結果。

我們都知道,我們之所以能看到東西,那是因為物品發出光或者是反射光線,所以,影像質量評測實驗室往往會有兩種光源:透射性和反射型。3nh的標準透射燈箱HC5100就是最為被廣泛運用的光源之一,它能模仿非常多的環境亮度。

“標準透射燈箱HC5100”

標準透射燈箱HC5100

除了光源,測試卡也是非常重要的測試用具。針對不同的測試項目,測試卡也是各有不同,有的可以測試分辨率,有的可以測試MTF,有的可以測試色差……ISO 12233測試卡是測試鏡頭分辨率最權威測定方法,也是國際MTF成像曲線圖和鏡頭評估的主要依據。

“ISO

ISO 12233分辨率測試卡

有人非常好奇,為什麽影像質量評測需要準備這麽多的測試用具,準備少一些測試卡、光源不行嗎?

我們要知道,我們準備各種測試卡和光源是為了模擬各種光照環境,以及測試產品在這些光照環境下的表現。我們永遠也無法猜到用戶會在什麽環境下使用我 們的產品,就如之前特斯拉發生了第一起無人駕駛車禍,就是因為沒有考慮到用戶會在陽光燦爛的時候遇到一輛白色卡車,攝像頭在這種情況下會失靈。所以,我們能做到的是盡可能測試產品在各種環境下的表現,爭取讓產品在各種環境下都表現正常。

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