基于时域分层的二值图像质量评价方法及其应用

该论文标题为《基于时域结构的二值图像质量评价》，发表在2005年9月的《湖南科技大学学报（自然科学版）》上。作者彬和颜主要探讨了一种新颖的图像质量评价方法，这种方法以人类视觉信息处理过程为基础，尤其是其对细节到抽象的层次理解。论文的核心是构建一种基于时域的分层结构，通过分析图像的结构矩阵来评估图像质量。 首先，作者提出了将图像看作是由一系列基本元素（基元）组成的，这些基元代表了图像边缘和结构的变化。他们定义了14个基本基元，如圆形、直线等，用于描述图像变化。通过提取图像的分层结构，对应于基元的轮廓参数被识别并确定每层的影响力因子。这种方法的关键步骤包括：提取图像的结构矩阵，比较降质前后各层的互相关性，以及引入层次因子来反映视觉对轮廓的敏感程度。 论文进一步指出，图像质量评价可以分为主观视觉判定和客观统计运算两种方式。当前的研究趋势是寻求能够更好地模拟主观感知的客观参数，如通过小波分析模拟噪声感知、修订均方误差（MSE）以体现主观感受，以及利用HVS模型来衡量图像扭曲。这些方法旨在让客观评估结果与人类视觉系统的判断更加接近。 视觉心理学原理在该方法中起着重要作用，强调人眼对图像结构变化、边缘变化、划痕和切割的敏感性，以及对噪声的不同反应。通过计算结构相关SC（Structure Correlation），论文作者证明了这种方法能有效地衡量降质图像与原始图像之间的相似度，从而保证了客观评价与主观视觉结果的一致性。 这篇论文提供了一个创新的图像质量评价框架，它结合了图像结构分析、层次分析和视觉心理学原理，为客观评价图像质量提供了一个科学且相对主观感受更贴近的量化方法。实验证据和具体的应用实例支持了这种方法的有效性和实用性。