四元数傅里叶变换提升彩色图像质量评价精度

本文主要探讨了在彩色图像质量评价领域的一个创新方法——基于四元数傅里叶变换的盲评价技术。传统上，图像质量评价算法在处理彩色图像时往往会面临色彩信息损失和整体性破坏的问题，这可能导致评价结果与人类视觉感知存在偏差。针对这一挑战，研究者提出了一个无参考的彩色图像质量评价策略。 该方法的核心思想是利用四元数矩阵来表示和处理彩色图像，四元数傅里叶变换能够更有效地保留色彩信息，避免在频率域处理过程中丢失细节。首先，通过四元数傅里叶变换将彩色图像转换到频谱空间，这样可以更好地分析图像的高频成分，因为模糊图像通常包含较少的高频信息。然后，研究人员设定一个阈值，用于识别频谱中的高频分量，这些高频分量对于图像细节和清晰度至关重要。 接着，评价过程依赖于频谱中超过阈值的像素数目，以此量化图像的质量。这种方法的优点在于其预测结果具有良好的准确性和单调性，即随着图像质量的下降，相关指标也会相应降低，这符合人类主观评价的一致性。此外，该算法还展示了较强的抗噪性，即使在存在噪声的情况下，也能提供相对准确的评价。 计算复杂度是另一个关键考量因素，由于采用了四元数傅里叶变换，算法的计算负担相对较低，这意味着在实际应用中，它具有较高的效率。与现有的图像质量评价算法相比，新提出的算法在综合性能上表现出优势。 总结来说，这篇论文介绍了一种利用四元数傅里叶变换改进的彩色图像质量评价方法，它通过高效地捕捉和分析高频信息，克服了传统评价方法的问题，提供了更准确、更符合主观感受的评价结果。这项工作对于提高图像处理领域的自动化评估能力具有重要意义，特别是在多媒体和通信领域中的图像压缩和传输质量控制方面。