视觉信息质量评价方法 - 中国高校教材图书网
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书名： |
视觉信息质量评价方法
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| ISBN： | 978-7 - 5606 - 2359- 7 |
条码： | |
| 作者： |
高新波 路文
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装订： | 平装 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥25.00
折扣价：￥23.75
折扣：0.95
节省了1.25元
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字数： |
254千字
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| 出版社： |
西安电子科技大学出版社 |
页数： |
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| 发行编号： | 2651001-1 |
每包册数： |
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| 出版日期： |
2009-12-01 |
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| 内容简介： |
内容简介
视觉信息质量评估是影像工程的重要研究分支，在图像处理、图像分析、图像理解、计算机视觉和模式识别等领域具有广阔的应用前景，也是近年来重要的理论研究热点。本书系统地讲述了图像和视频质量评价的基本理论和经典方法，阐明了本领域研究的前沿课题及许多开放性的问题，介绍了一些最新的研究成果。主要内容有： 图像质量主客观评价方法的研究进展、人类视觉系统、全参考型图像质量评价方法、部分参考型图像质量评价方法、无参考型图像质量评价方法、视频质量客观评价方法、视觉信息质量主观评价方法、视觉信息质量评价的应用系统，最后是总结与展望。
本书可以用作有关领域研究人员和工程技术人员的参考资料和手册，也可作为理工科大学通信与信息系统、信号与信息处理、模式识别与智能系统、计算机科学与技术、自动控制等专业博士生、硕士生及高年级本科生的教材。
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| 作者简介： |
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| 章节目录： |
目 录
第1章 绪论 1
1.1 图像及其质量评价 1
1.2 图像质量的主观评价方法 2
1.3 图像质量的客观评价方法 3
1.3.1 基于原始图像的分类方法 4
1.3.2 基于具体应用的分类方法 5
1.3.3 基于人类视觉特性的分类方法 5
1.4 本书的章节安排 6
参考文献 6
第2章 人类视觉系统 8
2.1 人类视觉研究概况 8
2.2 人类视觉生理学特性 9
2.2.1 光学处理 10
2.2.2 视网膜处理 11
2.2.3 外侧膝状体处理 12
2.2.4 初级视皮层处理 13
2.3 人类视觉心理学特性 13
2.3.1 视觉的组织性 13
2.3.2 视觉的相对性 15
2.3.3 视觉的选择性 16
2.3.4 视觉的整体性 16
2.3.5 视觉的恒常性 17
2.3.6 错视现象 17
2.3.7 眼球微动与视觉注意 20
2.4 人类视觉心理物理学特性 20
2.4.1 亮度特性 20
2.4.2 对比敏感度函数 21
2.4.3 对比度掩膜 22
2.4.4 时域掩膜 23
2.5 本章小结 24
参考文献 24
第3章 全参考型图像质量评价方法 27
3.1 全参考型图像质量评价方法简介 27
3.2 基于人类视觉系统的仿生学方法 31
3.2.1 Daly模型 33
3.2.2 Lubin模型 33
3.2.3 Safranek-Johnson模型 34
3.2.4 Teo-Heeger模型 34
3.2.5 Watson离散余弦变换模型 34
3.2.6 Watson小波变换模型 34
3.3 基于系统理论的工程学方法 35
3.3.1 PQS模型 35
3.3.2 NQM和DM模型 35
3.3.3 Fuzzy模型 36
3. 3.4 SVD模型 36
3.3.5 VSNR模型 37
3.3.6 VIF模型 37
3.3.7 SSIM模型 38
3.4 基于图像内容的质量评价方法 40
3.4.1 结构信息提取 40
3.4.2 图像区域分类 41
3.4.3 数量信息融合 41
3.4.4 实验结果与分析 42
3.5 本章小结 46
参考文献 47
第4章 部分参考型图像质量评价方法 50
4.1 部分参考型评价方法简介 50
4.2 典型的部分参考型评价方法 51
4.2.1 基于降质特征提取的方法 51
4.2.2 基于谐波强度的方法 52
4.2.3 基于小波域自然图像统计模型的方法 52
4.2.4 基于特征嵌入的方法 54
4.2.5 针对彩色图像的评价方法 55
4.2.6 基于多尺度几何分析的方法 55
4.3 本章小结 70
参考文献 70
第5章 无参考型图像质量评价方法 73
5.1 无参考型评价方法简介 73
5.2 基于几何特征的无参考型图像质量评价方法 74
5.2.1 失真类型 74
5.2.2 针对块效应的图像质量评价 74
5.2.3 针对模糊的图像质量评价 79
5.3 基于Wavelet域统计特性的自然图像质量评价方法 80
5.3.1 自然图像的统计特性 80
5.3.2 Wavelet域图像质量评价方法 83
5.4 基于Contourlet域统计特性的图像质量评价方法 86
5.4.1 Contourlet域图像统计模型 87
5.4.2 Contourlet域图像质量评价测度 88
5.4.3 实验结果与分析 90
5.5 本章小结 91
参考文献 92
第6章 视频质量客观评价方法 95
6.1 视频质量评价的意义 95
6.2 引起视频降质的因素分析 96
6.2.1 由压缩编码引起的失真 96
6.2.2 由信道误码引起的失真 97
6.3 视频质量客观评价方法分类 98
6.4 基于像素域的视频质量评价方法 98
6.4.1 运动矢量的定义 99
6.4.2 信息内容的确定 100
6.4.3 感知不确定性的获取 100
6.4.4 基于运动感知模型的视频质量评价方法 102
6.4.5 实验结果与分析 101
6.5 基于视觉感知的视频质量评价方法 102
6.5.1 单通道模型 102
6.5.2 多通道模型 103
6.6 工程类方法 107
6.6.1 全参考型视频质量评价方法 108
6.6.2 部分参考型视频质量评价方法 111
6.6.3 无参考型视频质量评价方法 117
6.7 潜在的研究方向分析 119
6.7.1 图像呈现 119
6.7.2 人眼的关注度 120
6.7.3 音频视觉质量 120
6.8 本章小结 120
参考文献 121
第7章 视觉信息质量主观评价方法 126
7.1 主观质量评价流程 126
7.1.1 测试环境的选择 126
7.1.2 测试材料的选择 128
7.1.3 测试人员的挑选与训练 128
7.1.4 评分方法的选择 129
7.1.5 主观分值的分析与处理 133
7.2 图像和视频数据库介绍 135
7.2.1 图像数据库 135
7.2.2 视频数据库 136
7.3 视频质量专家组（VQEG） 136
7.3.1 VQEG的主要工作 137
7.3.2 数据分析方法 138
7.4 主观评价视频数据库的构建实践 141
7.4.1 原始视频的选取 141
7.4.2 失真视频的产生 143
7.4.3 主观评测过程 144
7.4.4 数据处理和结果分析 146
7.5 本章小结 148
参考文献 148
第8章 视觉信息质量评价的应用系统 151
8.1 影像质量评价的用途 151
8.2 现有的影像质量评价系统 152
8.2.1 Sarnoff公司的JNDmetrixTM模型 152
8.2.2 Tektronix公司的PQA系列 153
8.2.3 Video Clarity公司的Clear View系列 154
8.2.4 Symmetricom公司的QoE Assurance系列 155
8.2.5 Opticom公司的PEVQ系列 155
8.2.6 Semaca公司的VQLab软件系统 156
8.3 本章小结 157
参考文献 157
第9章 总结与展望 159
9.1 总结 159
9.2 展望 160
附录 专业术语中英文对照 162
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| 精彩片段： |
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| 书 评： |
前 言
在当今信息数字化时代，随着传感器技术和网络多媒体技术的不断发展，人们可以通过各种途径方便地获取图像和视频等视觉信息。因此，各种影像采集、处理和分析系统应运而生。在我们的日常生活中，不难发现数码相机、视频监控系统、家庭影院、视频点播、指纹门禁、虹膜识别，以及医院的CT、MR、CR等放射影像，可以说我们已经进入了一个影像时代。
所有影像的最终受体是我们的眼睛，不论是图像的清晰与否、视频中的噪声强弱，还是色彩的鲜艳程度、灰度的对比度高低，所有影像中的瑕疵都逃不过人们的眼睛。因此，人眼成为影像采集、处理、分析等系统质量评价的重要依据。然而，随着影像系统的不断增加，面对浩如烟海的图像和视频信息，人们已经是无能为力。能否根据人眼视觉系统的特性建立影像质量评价模型，然后让机器代替人来监控这些影像系统，将是一项非常有意义的工作。
尽管目前已经有一些简单的视觉信息质量评价测度，如峰值信噪比、均方误差等，但是还远远不能满足生活和生产的需要。一方面，这些方法的评价结果与人类的视觉感受相差甚远； 另一方面，现有的评价方法还必须依赖原始影像作为参照。为了仿照人眼视觉系统设计更为合理、可靠的影像质量评价测度，很多学者投身这一领域，也取得了相当的研究进展。
自2004年始，本人所在的西安电子科技大学影像处理系统（Video & Image Processing System, VIPS）实验室就开始了该领域的研究工作，成立了影像质量评价课题组，最初由我的研究生王涛同学跟我一起开展基于内容的全参考图像质量评价测度的研究，论文发表在Springer出版的Lecture Notes in Artificial Intelligence第3642卷上以及《中国图像图形学报》上。随后，王体胜和路文同学的加入，使得课题组的研究得以加速，从全参考型向部分参考型图像质量评价测度的研究过渡，在Wavelet域、Contourlet域结合多尺度几何分析展开研究，研究成果发表在《电子与信息学报》、《电子学报》、《红外与毫米波学报》以及IEEE的SCM、ICIP等国际会议上。2007年以来，课题组进一步发展壮大，先后有邓勤耕、曾凯、李静、张花、何立火、刘妮、高飞、唐文剑等同学加盟，在博士生路文同学的组织下开展了基于人类视觉系统的部分参考型和无参考型影像质量评价测度的研究。同时，我们不断加强国际合作与交流，与英国伦敦大学的李学龙博士、新加坡南洋理工大学的陶大程博士
进行了深入的合作研究，取得了一系列的研究成果，联合撰写的论文发表在Neurocomputing、Signal Processing、IEEE Trans. on SMC-B、IEEE Trans. on
Image Processing等国际刊物上。目前，课题组还在这一领域默默耕耘着，我们相信只要通过坚持不懈的努力，就一定能够取得更好的研究成果。
在研究的过程中，我们发现国内缺乏一本系统的专门研究影像质量评价方法的书籍，而对于很多从事本领域研究的新学者来说，又特别需要这样一本书能提供给他们一些基础知识和基本概念。作为从事本领域研究近五年的研究者，我认为我们课题组有责任担负起这一使命。总结现有的研究成果，介绍我们课题组的研究结果，抛砖引玉，以吸引更多的学者出版本领域的专著。
在本书的写作过程中，我的学生路文做了大量的组织协调和整理工作，研究生邓勤耕、曾凯、李静、张花、何立火、刘妮、高飞、唐文剑等同学花费了大量的精力收集资料、绘制图表和整理书稿。可以说没有他们的努力就没有本书的出版。在本书的出版过程中，课题组得到来自英国伦敦大学李学龙博士、新加坡南洋理工大学陶大程博士、西安电子科技大学焦李成教授、田捷教授、石光明教授等的鼓励和支持，在此向他们表示深深的谢意。在本书的写作过程中参考了大量的文献，作者尽可能一一注明，但由于文献较多，疏漏在所难免，在此向被遗漏的作者表示歉意，并向所有参考文献的作者表示衷心的感谢。最后，特别感谢西安电子科技大学出版社的高维岳主任，本书能够得以顺利出版发行，与他的耐心指导和辛勤工作是分不开的。
感谢国家自然科学基金委的资助，课题组的研究一直以来得到基金委的大力支持，先后成立三个基金项目（No.60771068, No.60702061, No.60832005）资助我们的研究工作。正是在基金委的资助下，我们在国内外核心期刊和重要国际会议上发表论文30余篇，才在此基础上形成了本书的初稿。
由于没有本领域的专著可供借鉴，所进行的研究还比较初步，因此，本书的不足之处在所难免。我们真诚地希望各位专家与学者能提出宝贵的意见和建议，以便在再版时能及时改进。
谨以此书献给与我一起工作的研究生们！
高新波
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