图像与视频质量评价：从主观到客观方法

"图像与视频质量评价" 在第九章中，主要探讨了图像与视频质量的评价方法，重点关注人眼视觉特性、主观评价、客观评价以及常见的失真类型。以下是相关知识点的详细说明： 1. 人眼视觉特性： - 对比敏感度：人眼对不同频率和强度的图像细节具有不同的敏感度。例如，人眼对中等频率的纹理变化更敏感，而对于低频和高频的变化则相对较弱。 - 掩盖效应：某些图像失真可能会被其他图像元素遮盖，使得人眼不易察觉。这种现象在视觉质量评估中需要考虑。 2. 主观评价： - 主观评价是通过观察者对图像或视频质量的直接感知来进行的，通常采用双盲实验，让测试者对一系列失真图像或视频进行评分。 3. 客观评价： - 全参考评价：这种方法基于无失真参考图像，例如均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR），它们衡量失真图像与参考图像之间的差异。 - 基于结构相似性的质量评价：结构相似度指数（SSIM）是一种常用指标，它考虑了亮度、对比度和结构信息的匹配程度。 - 基于信息保真度准则的评价：这类方法如互信息（Mutual Information）等，旨在评估失真图像保留了参考图像多少信息。 4. 半参考和无参考评价： - 半参考评价：在缺乏完全参考图像的情况下，使用部分信息进行质量评估，可能基于局部特征的比较或统计模型。 - 无参考评价：在没有任何参考图像的情况下，基于自然场景统计特性、空域和频域特征提取，评估图像的视觉质量。 5. 视频质量评价： - 视频质量评估除了考虑单帧图像的质量外，还需要考虑时间连续性和运动一致性，如时间一致性指数（Temporal Consistency Index）等。 6. MATLAB编程实例： - 在学习过程中，可能包含使用MATLAB进行图像和视频质量评价算法的实现和实践，帮助理解理论并进行实际操作。 7. 小结： - 本章内容涵盖了从理论到实践的全面介绍，目的是让学生理解和掌握各种图像和视频质量评价方法，并能运用这些方法进行实际的评估。 以上知识点是关于图像与视频质量评价的核心内容，包括人眼视觉感知、失真类型的识别以及质量评估的多种技术和方法。