图像质量评价

资 源 简 介

图像质量评价

详 情 说 明

图像质量评价是计算机视觉领域中一项基础而关键的技术，它通过量化方式评估图像或视频的视觉质量。这项技术在各种图像处理应用中发挥着重要作用，从医疗影像诊断到流媒体服务都需要可靠的视觉质量评估。

传统图像质量评价方法主要分为两大类：全参考评估和无参考评估。全参考评估需要原始高质量图像作为参考基准，通过计算待评估图像与参考图像之间的差异来量化质量。这种方法往往基于人类视觉系统(HVS)的生理和心理视觉特性建模，或者采用各种信号保真度标准进行衡量。

近年来，无参考评估方法越来越受到关注，它不需要原始图像作为参考，而是利用自然场景的统计特性或其他图像内在特征进行质量判断。这类算法通常基于机器学习或深度学习技术，通过大量数据训练模型来预测人眼感知质量。

在实际应用中，图像质量评价算法必须考虑人类视觉系统的特性，包括对比度敏感度、多通道处理机制以及注意力机制等因素。同时，不同应用场景可能对图像质量有不同的要求，这进一步增加了质量评估的复杂性。

随着深度学习技术的发展，图像质量评价领域正在经历快速变革，越来越多的端到端学习模型被提出，它们能够自动学习图像质量的特征表示，并做出与人类视觉感知一致的质量判断。