现代图像质量评价方法详解：自底向上与自顶向下策略

现代图像质量评价是一本深入探讨主观和客观图像质量评估方法的专业书籍，由Zhou Wang和Alan C. Bovik编著，版权属于Morgan & Claypool出版社，首次出版日期为2006年。本书主要关注如何开发计算模型，以自动预测感知图像质量，这是一个关键领域，尤其是在21世纪初信息技术飞速发展的背景下。 在第一章“绪论”中，作者介绍了主观评价（如用户主观打分）与客观评价（如基于算法的量化评估）的区别，强调了传统均方误差(MSE)方法的局限性。书中进一步划分了客观评价方法的类别，包括全参考、无参考和部分参考的评价方法，以及面向通用和特定应用的方法，以及自底向上和自顶向下的评估策略。全书的结构清晰，便于理解不同方法之间的关系。 第二章详述了自底向上的全参考图像质量评价，这部分着重研究人类视觉系统的原理，如早期HVS模型和心理学特征，然后构建了误差视觉方法的架构，涉及预处理、通道分解、误差标准化和汇聚等步骤。作者列举了一系列知名的质量评价算法，如Daly模型、Lubin模型等，讨论了质量定义、阈值选择、自然图像复杂性等问题，以及如何处理感知交互的影响。 第三章则转向自顶向下的方法，这些方法通常基于结构相似性，如空间域和复小波域的结构相似性指标，以及信息理论，如信息保真度，来评估图像质量。每一类方法都有其独特的理论基础和应用实例。 第四章和第五章分别关注无参考和部分参考图像质量评价，前者针对块压缩图像和小波图像压缩的场景，后者利用自然图像统计在小波域进行部分参考评估。这些章节强调了在缺乏原始参考图像的情况下，如何设计有效评价方法。 第六章总结了前文的主要内容，并展望了未来的发展趋势，指出随着技术进步，图像质量评估将更加侧重于模型的准确性和普适性，以及如何更好地模拟人眼对图像质量的主观感受。 本书适合对图像处理、计算机视觉、信号处理和多媒体通信等领域感兴趣的研究人员和工程师，提供了全面且深入的图像质量评估理论和实践指导。通过阅读这本书，读者可以了解到现代图像质量评价的关键技术和挑战，以及如何在实际应用中选择和优化相应的评价方法。