基于视觉特征信息熵的色彩复原图像质量评价

"色彩复原图像的质量评价方法是针对褪色文物数字化保护中色彩恢复技术的一种评估手段。本文提出了一种结合峰值信噪比(PSNR)与人眼视觉特征信息熵的彩色图像质量评价方法，旨在客观地衡量色彩复原图像的质量。通过构建带权值的质量评价函数和评价算法流程，利用归一化方法确定权重，计算复原图像与参考图像的相似度。实验结果证明该方法与人眼主观感受一致，有效验证了其在色彩复原图像质量评价中的应用价值。关键词包括图像质量评价、人眼视觉特征、峰值信噪比、相似度、色彩复原和色彩纹理。" 本文是一篇研究论文，涉及的领域主要包括图像处理、数字媒体、可视化技术和人工智能。其中，色彩复原图像的质量评价是核心议题，这在文物数字化保护中具有重要意义，因为正确复原褪色文物的颜色可以更准确地再现历史信息。 作者团队由来自不同高校的专家组成，他们在可视化技术、数字媒体、科学计算可视化、模式识别和智能信息处理等领域有深入研究。他们提出的方法结合了两种不同的评估指标：峰值信噪比(PSNR)和人眼视觉特征信息熵。PSNR是一种广泛用于衡量图像质量的客观指标，它通过比较原始图像与处理后的图像的均方误差来计算，值越大表示图像质量越好。而人眼视觉特征信息熵则考虑了人类视觉系统的感知特性，更贴近于人的主观感受。 论文中提到的方法通过构建一个带权值的评价函数，将这两种指标结合起来，以更全面地反映图像的视觉质量。通过归一化处理，可以合理分配各个因素的权重，使得评价更加公正。然后，通过计算复原图像与原始（或参考）图像的相似度来判断复原质量，相似度越高，说明复原效果越接近原始图像。 实验部分对比了四种不同的色彩复原方法，并使用提出的评价方法进行分析，结果显示评价结果与人眼的主观判断相符，这表明该方法的有效性和实用性。此外，关键词中提到的“色彩纹理”也是一个重要的考虑因素，因为纹理细节在图像质量和真实感方面起着关键作用。 这篇论文提出了一种创新的色彩复原图像质量评价方法，它综合了客观指标和人眼视觉感知，对于提高文物数字化保护中色彩恢复的准确性和可靠性具有积极的贡献。这一研究对于图像处理、文化遗产保护以及相关领域的研究者和实践者都具有很高的参考价值。