PAGE2
基于梯度幅值和方向的屏幕图像质量评价方法研究
摘要
随着计算机的普及以及网络通讯技术的飞速发展，人们对于屏幕图像信息的传输需求日益增多。因此一个高效、准确的屏幕图像质量评价模型不仅能够检测接收到的屏幕图像失真程度。相关科研人员也能够根据反馈的结果，实现对屏幕图像传输系统的优化改进。本文在全参考图像评价的背景下，提出了一种基于边缘相似性的客观屏幕图像质量评价方法。首先从无失真屏幕图像和失真屏幕图像的灰度图中分别提取图像的梯度幅值和梯度方向。两者一同构成了屏幕图像的边缘信息。接着根据参考屏幕图像和失真屏幕图像的梯度幅值和梯度方向求出梯度幅值相似度和梯度方向相似度。对这两个相似度分别赋予一定的权重从而得到图像的边缘相似度信息——图像质量指标，即图像的特征值。然后我们根据SIQAD图像库的主观分数和计算出的相应图像的质量指标。将训练集与测试集数据导入到支持向量机中进行回归预测，测试集所得结果就是测试集失真图像的客观分数。最后我们将所得的客观分数与主观分数比对，带入到PLCC和SROCC中进行相关性检测，根据相关度检验本文方法的效果。经检验，本文方法对于高斯噪声失真，高斯模糊失真和JPEG2000压缩失真这三种类型失真客观评价效果较好，对于对比度变化失真客观评价效果较差。
关键词：屏幕图像；图像边缘；梯度幅值；相似度；梯度方向；支持向量机；相关性检验；质量评价
目录
TOC\o1-3\h\z\u1绪论 1
1.1研究背景与意义 1
1.2国内外研究现状 1
2理论基础 2
2.1实验步骤 2
2.2实验流程图 2
3基于边缘相似性的屏幕图像质量评价 4
3.1提取图像特征 4
3.1.1梯度幅值 4
3.1.2梯度方向 5
3.2计算图像特征值 6
3.2.3相似度 6
3.2.3质量评价指标 7
3.3训练模型 7
4实验结果及分析 8
4.1实验结果与分析 9
4.2缺点与改进设想 12
5结论 12
主要参考文献 14
1绪论
1.1研究背景与意义
在物联网及网络通讯高速发展的今日，人们对于屏幕图像的需求量呈爆炸式增长。不同于自然图像，屏幕图像是一种包含了由计算机生成的文字和自然图像混合在一起产生的一种复合图像，如常见的海报、新闻报道等均属于屏幕图像。然而，其在生成与传输过程中不可避免地会引入各种失真(如高斯噪声失真、对比度变化失真等)导致图像质量退化（杜睿哲，潘梦瑶，2022）REF_Re\r\h[1]。所以，设计一个高效、准确的屏幕图像质量评价模型能更好地监测并优化改进屏幕图像传输系统，使其传输结果产生尽可能小的失真。
1.2国内外研究现状
目前按照屏幕图像评价主体的不同，可将屏幕图像评价分为主观评价和客观评价两大类（白逸凡，钟雅宁，2023）。屏幕图像主观评价方法是一种基于人眼对于图像直观感受进行直接评分的方法，即安排一些非图像处理相关行业的人对不同程度失真的屏幕图像进行打分汇总，由此可以判定根据分数的高低对屏幕图像的失真程度进行评测。这种方法的优势是评价结果更加准确，但劣势是评价成本过于高昂，在屏幕图像呈爆炸式增长的今日，这种主观评价方法主要用于建立图像数据库，然后将客观质量评价的结果与该图像数据库进行相关性比对，从而实现对客观评价方法的改进优化（石昊宇，熊馨月，2021）。不同于高成本的主观评价，从这些表现可以估摸出客观评价是一种通过计算机直接对屏幕图像进行评价的方法，其在牺牲了部分准确度的情况下，大幅度降低了屏幕图像的评价成本以及显著提高了屏幕图像的评价效率。
根据实验过程中含有参考图像（无失真图像）的信息量，可将屏幕图像的评价分为无参考、半参考以及全参考图像评价三大类。本文采用的是全参考评价方法（赖景天，邹若琳，2024）。经典的全参考屏幕图像评价方法有均方差法和峰值信噪比法。此类方法在实现的过程中针对图像中的每个像素点都进行了处理，虽然具有充分的物理意义，然而此类方法却忽视了图像中不同像素点对于人眼的重要程度不同，也即忽略了图像边缘的重要性，由此可以窥见使得所得结果与人眼的直观感受大相径庭REF_Re\r\h[2]。wang等人提出了一种基于结构相似度(SSIM)的图像评价方法REF_Re\r\h[2]。然而，这种方法在对一些比较模糊的图像处理起来仍具有一定的局限性。Sheikh等人通过提取参考图像与失真图像间的互信息量来对失真图像进行评价，从而提出了信息保真度准则(IFC)REF_Re\r\h