摘 要

在这个大数据信息化时代，人们对信息传递、处理与保存的需求越来越高，而图像所承载的信息最为真实、丰富，是人类获取信息最主要、最直观的形式之一，图像质量评价技术的重要性不言而喻。

图像质量评价方法包括主观与客观两种，但由于主观或客观条件限制，诸如情绪影响、环境影响等，主观评价方法的评价结果不具有较强的稳定性。因此，近年来，人们致力于研究能评价图像质量的客观评价方法，本文主要对客观评价方法中的全参考评价方法进行研究，本文的主要工作包括：

简述图像质量评价的研究背景与意义，分别简要总结了国内与国外在该领域的研究现状，分析了相关发展趋势；介绍了图像相关概念以及当前主流的主观、客观图像质量评价方法与思想；

详细介绍了本文的算法核心：基于结构相似性的工程学方法(SSIM)算法，在明确相关原理后，对图像质量客观评价系统进行了需求分析，明确了设计思路，完成了系统界面设计以及分模块的功能实现；在实现SSIM算法对图像进行质量评价后，使用MATLAB GUI工具为基础搭建的图像质量客观评价系统的基本框架；

完成系统搭建后，以IVC图像数据库为图像源，其主观评价MOS值为参考标准，对所搭建的图像质量客观系统功能进行了验证，并对测试结果进行了分析总结，该系统能实现毕业设计预期需求。

关键词：客观评价；人类视觉系统；结构相似性

Abstract

In the Information-Era of big data, the demand of people for information transmission, processing and preservation is higher and higher. Moreover, information carried by image is the richest forms, and is one of most main and direct methods for human to access to information. Therefore, the importance of Image-Quality-Evaluation technology is self-evident.

Image-Quality-Evaluation method includes both subjective and objective methods. However, the stability of the subjective evaluation result is not strong enough because of limits of subjective or objective conditions, such as emotional impact and environmental impact. For these reasons, in recent years, people devoted to evaluate the objective evaluation methods of image quality. The evaluation method of image analyzed in the article is Full-reference objective Image-Quality-Evaluation. The main work of the paper includes:

Firstly, we briefly describe the research background and significance of Image-Quality-Evaluation, and summarize the domestic and foreign researches in this field. According to the present situation, we analyze the related development trend as well. Moreover, we introduce the concept of image correlation and the current mainstream subjective and objective Image- Quality-Evaluation methods and ideas.

Secondly, we researched in detail the algorithm in the paper, the core of the system: the structural similarity based engineering method (SSIM) algorithm, and clarifies it. Then, we finish the requirements analysis of objective evaluation of image quality system, and clear about the design ideas; complete the systems interface design and the realization of the function of the module. After implementing SSIM algorithm for image quality evaluation, we build the basic framework of image quality objective evaluation system based on MATLAB GUI tool is used.

Finally, after completion of system, we refer the IVC image database as image source and the subjective evaluation MOS value as the reference standard, in order to verify the system function. In the end, analyzing and summarizing the test results, the system can realize the expected demand of graduation design.

Key Words: Objective evaluation; Human vision system; Structure similarity

目 录

摘 要 3

Abstract 1

第1章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2国内外研究现状及发展趋势 2

1.2.1国内研究现状与发展趋势 2

1.2.2国外研究现状与发展趋势 3

1.3本文的研究内容与结构 3

第2章 图像质量评价研究概述 4

2.1 图像及相关定义 4

2.1.1 图像的定义 4

2.1.2 图像质量的定义 4

2.2 图像质量评价方法 4

2.2.1 图像质量评价参数 4

2.2.2 图像质量主观评价方法 6

2.2.3 图像质量客观评价方法 7

2.3 人类视觉系统 9

2.3.1 人类视觉系统生理学结构 10

2.3.2 人类视觉系统心理学特性 10

2.3.3 人类视觉系统中的视觉特性 11

2.4 本章小结 11

第3章 基于结构相似度的图像质量客观评价系统设计 12

3.1 结构相似性模型 12

3.2 SSIM指数在图像质量客观评价中的应用 14

3.3 图像质量客观评价系统的设计 15

3.3.1 用户注册登录 16

3.3.2 图像上传与历史评分显示 16

3.3.3 图像质量评价 17

3.3.4 图像评分保存 17

3.4 图像质量客观评价系统的美化 18

第4章 系统功能实现及结果分析 19

4.1 用户登录与注册 19

4.2 图像上传与读取 22

4.3 图像评分、保存与查看 24

4.4 图像质量客观评价结果分析 26

第5章 总结与展望 29

5.1 总结 29

5.2 展望 29

致谢 31

参考文献 32

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

21世纪是一个多媒介、多元化的数字化信息时代，而图像，则是人类对世界产生感知与认识的最根本的视觉基础，是人类本身得知信息、向外界表达信息和在不同终端间传递信息的重要媒介。在信息时代中，视觉信息的数字化给世界的每个角落以及生活的方方面面都带来了极其重要的影响：视觉所获的图像信息，远远比语言和文字所获得的文本信息更加准确与直观，这不仅改变了人类长久以来形成的固有生活与工作方式，也成为推动人类社会不断向前发展的原动力之一。

在过去的几十年中，我们对于图像与视频服务的需求表现出了爆炸性的指数增长。然后，即使计算机互联网等各种技术也不断成熟，我们日常的生产、生活等方式发生了巨大的改变，但是却不能完全适应现有趋势。在实际生活中，多媒体通过网络进行图像的获取、处理、传递和机载的过程中会由于各种主观或客观因素，出现不同程度与不同类别的失真，譬如成像系统、处理手段、传输媒介和记录装置等的传递过程中介质本身的缺陷，加之物体不可预测的无规律运动、各种加性噪声的污染等原因导致的。因此，服务商为了维持所提供的服务质量，需要能够鉴定和量化图像质量失真^[1]。在这种情况下，准确高效的感知图像评价算法的需求就大大提高，这种算法需要能评估出在各种各样失真情况中的图像质量。 

图像系统的输出一般是供人观察和使用的，所有影响的最终受体也往往是人眼，因而图像质量的最终评价者是人。诸如图像的清晰度、色彩的鲜艳程度、灰度的对比度高低，所有图像的质量情况都取决于观察者对于图像的满意程度，因此通常情况下，我们认为主观评价方法会更加准确的对图像做出相对更加正确的评价，会更加接近图像的真实质量，它也是国家公认的图像质量评价方法之一。但是在实际应用中，主观评价有其不可避免的明显缺陷：人的主观评价往往会受到一些主观或客观因素的影响而产生误差，如自身的心情、主观动机等自身因素以及周围环境的影响；另外，主观评价无法实时操作且不可能自动实现，因此其评价结果存在不稳定性、不可重现性，使得这种方法的应用受到了一定限制，因此迫切需要对实现反映人类视觉特性的图像质量客观评价标准进行研究。

图像质量的客观评价方法是从生理学与心理学角度，以人类独特的人眼视觉系统的主观感知图像原理为基础，进行一定程度上的简化与优化等建立的相应数学模型，然后通过数学公式或算法进行大量计算得到结果，从而最终对图像质量做出客观准确的评价。客观评价算法的建立依赖于基于人眼的主观评价，其最终的目的就是希望能建立出足够准确的数学模型，能够通过计算机来代替人类视觉系统实现对图像的感知；最后，达到以评价算法为核心，以计算机为工具，模拟人类视觉系统来精确评价图像质量的目标。为了能够尽可能地对主观评价方法及结果进行高还原度的模拟，客观评价方法的衡量标准是通过计算所构建的数学模型而获得的图像质量量化值，与人类主观评价方法所得结果所对比来得到的，即客观评价算法结果与人眼主观评价结果的相似度为最准确的参考标准。目前来看，对图像质量评价的研究是一个跨度极广的研究领域：涵盖了物理学、数学、生理学与心理学等众多基础学科领域的核心内容，具有不可替代的研究价值与无限光明的应用前景。首先，它可以动态实时地监测图像质量，并根据具体情况进行调整；其次，它可以作为衡量图像处理算法和参数优化程度标准之一；其次，相关数学算法模型的计算评测结果还可以用作判定图像处理能力好坏的重要指标。

1.2国内外研究现状及发展趋势

1.2.1国内研究现状与发展趋势

我国对图片质量评价方法的研究开始较晚，相关研究尚处于初级阶段。国内在图像质量评价领域的研究大概分为两个部分，一种是对现有的国内外图像质量评价方法原理阐述与优劣性分析： 2003年王新岱等人对目前存在的主流图片质量主客观评价方法进行了简要介绍，并分别分析了各自的优劣与不同的适用环境^[2]；2007年李素敏、王静等人总结了无参考图的情况下，对于图像质量客观评价的五种指标：信息容量、平均梯度、边缘密度和平均高阶信息累积量等^[3]；2012年，陈朝康分析与总结了当前常用客观评价的方法如：均方误差、信噪比、平均梯度、信息熵等，同时提出了一些更准确有效的客观评价参数：如对比度熵、均方根误差等，并以其为参考对数据库图像进行了客观评价与分析^[4]。

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