北理工在無參考圖像質(zhì)量評價(jià)方面取得研究進(jìn)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(jì)特征顯著提升了圖像噪聲無參考質(zhì)量評價(jià)的精度，同時(shí)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(huì)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(jià)算法的流程示意圖
數(shù)字圖像在獲取、儲(chǔ)存和傳輸?shù)冗^程中，都可能會(huì)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(diǎn)。圖像質(zhì)量評價(jià)方法可以分為主觀評價(jià)方法和客觀評價(jià)方法：主觀評價(jià)需要借助多個(gè)觀察者對圖像進(jìn)行打分，費(fèi)時(shí)費(fèi)力；客觀評價(jià)是建立與圖像質(zhì)量相關(guān)的數(shù)學(xué)模型，讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)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(jià)是一種客觀質(zhì)量評價(jià)方法，無需借助任何原始圖像信息，僅依靠待評價(jià)圖像本身的信息進(jìn)行質(zhì)量評估，具有極高的實(shí)用價(jià)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(jìn)行評估，應(yīng)用范圍受限，且計(jì)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(jì)特征是從自然圖像特有的統(tǒng)計(jì)規(guī)律中提取的描述量，其特性會(huì)隨著圖像噪聲污染程度變化而改變。該團(tuán)隊(duì)研究小波系數(shù)的統(tǒng)計(jì)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(jì)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(jìn)行擬合，最終利用快速超限學(xué)習(xí)機(jī)技術(shù)，將提取的圖像小波系數(shù)峰態(tài)統(tǒng)計(jì)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(jià)。該項(xiàng)工作為實(shí)現(xiàn)圖像準(zhǔn)確、高效的無參考評價(jià)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(shí)時(shí)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(huì)自然科學(xué)二等獎(jiǎng)、軍隊(duì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)各一項(xiàng)。
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