北理工在無參考圖像質(zhì)量評價方面取得研究進展
發(fā)布日期：2020-04-30 供稿：信息與電子學(xué)院
編輯：曹安琪 審核：司黎明 閱讀次數(shù)：近日,，北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院鄧宸偉教授,、博士生王水根、趙保軍教授,，美國德克薩斯大學(xué)奧斯丁分校Alan Bovik教授與新加坡南洋理工大學(xué)Guang-Bin Huang教授共同合作,，利用變換域二維峰態(tài)統(tǒng)計特征顯著提升了圖像噪聲無參考質(zhì)量評價的精度，同時增加了模型兼容性,。研究結(jié)果以《Blind noisy image quality assessment using sub-band kurtosis》為題,，發(fā)表在頂級期刊美國電氣和電子工程師協(xié)會控制匯刊[IEEE Transactions on Cybernetics, 50(3) 1146-1156 (2020)](影響因子IF:10.387)。
圖1.圖像無參考質(zhì)量評價算法的流程示意圖
數(shù)字圖像在獲取,、儲存和傳輸?shù)冗^程中,，都可能會引入噪聲，導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,，難以滿足用戶應(yīng)用需求,。因此，如何準(zhǔn)確評估圖像質(zhì)量的好壞,，成為圖像處理研究領(lǐng)域的熱點。圖像質(zhì)量評價方法可以分為主觀評價方法和客觀評價方法：主觀評價需要借助多個觀察者對圖像進行打分，費時費力,；客觀評價是建立與圖像質(zhì)量相關(guān)的數(shù)學(xué)模型,，讓計算機自動推導(dǎo)出圖像質(zhì)量，可廣泛應(yīng)用圖像或視頻處理系統(tǒng),。無參考圖像質(zhì)量評價是一種客觀質(zhì)量評價方法,，無需借助任何原始圖像信息，僅依靠待評價圖像本身的信息進行質(zhì)量評估,，具有極高的實用價值并受到越來越多的關(guān)注,。然而，自然圖像內(nèi)容豐富多變,、噪聲種類繁雜,，現(xiàn)有評估模型難以準(zhǔn)確反映圖像質(zhì)量，只能針對特定噪聲進行評估,，應(yīng)用范圍受限,，且計算復(fù)雜度高，難以滿足應(yīng)用需求,。
圖2.TID2008數(shù)據(jù)庫中噪聲污染圖像以及相應(yīng)的二維小波系數(shù)分布圖
統(tǒng)計特征是從自然圖像特有的統(tǒng)計規(guī)律中提取的描述量,，其特性會隨著圖像噪聲污染程度變化而改變。該團隊研究小波系數(shù)的統(tǒng)計特性,，發(fā)現(xiàn)低噪聲或無噪聲自然圖像的小波系數(shù)具有細(xì)峰,、尖峰的分布;而有噪聲的圖像往往是平頂?shù)模膊枯^淺的分布,。根據(jù)上述規(guī)律,，設(shè)計了峰態(tài)特征來精確描述圖像受噪聲污染的程度，構(gòu)建靈活的回歸模型對多種噪聲類型進行擬合,，最終利用快速超限學(xué)習(xí)機技術(shù),，將提取的圖像小波系數(shù)峰態(tài)統(tǒng)計特征映射到圖像質(zhì)量上，完成對待檢測圖像質(zhì)量的評價,。該項工作為實現(xiàn)圖像準(zhǔn)確,、高效的無參考評價提供了新的思路。
論文鏈接：https://doi.org/10.1109/TCYB.2018.2889376
附作者簡介：
鄧宸偉,，北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院教授,、博士生導(dǎo)師。近年來,，主要面向高分辨率對地觀測領(lǐng)域國家重大需求,，開展遙感圖像智能實時處理基礎(chǔ)和應(yīng)用研究。發(fā)表第一/通信作者SCI論文30余篇,，含ESI高被引三篇,，五篇代表作SCI他引680余次,。編寫中、英文著作各一部,。相關(guān)研究成果已應(yīng)用于特定領(lǐng)域,，獲中國電子學(xué)會自然科學(xué)二等獎、軍隊科技進步二等獎各一項,。
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