图像质量评价方法集

资 源 简 介

图像质量评价方法集

详 情 说 明

图像质量评价（IQA）是计算机视觉和图像处理领域的核心任务之一，主要用于量化评估图像在压缩、传输或增强后的失真程度。全参考评估（FR-IQA）方法通过对比原始图像与失真图像，计算两者之间的差异来生成质量分数。

核心方法分类与特点 超像素驱动的相似性指标（CODE_SPSIM） 基于超像素分割技术，将图像划分为感知一致的区域，再计算区域间的结构相似性。相比传统像素级对比，其对局部失真（如模糊或噪声）更敏感。

梯度幅值相似性偏差（GMSD） 通过分析图像梯度幅值的变化衡量失真，计算高效且对边缘失真具有显著区分能力，适合实时应用场景。

信息保真度准则（IFC）与视觉信息保真度（VIF） IFC从信息论角度评估图像间的互信息损失，而VIF进一步模拟人类视觉系统（HVS）对信息的处理过程，尤其适合自然场景图像。

加权结构相似性与信噪比（IW-SSIM/IW-PSNR） 在经典SSIM基础上引入频域权重，增强对纹理和边缘区域的敏感性。PSNR的改进版本则通过局部加权提升与主观评价的一致性。

多尺度分析工具（MatlabPyrTools/MS-SSIM） 利用金字塔分解实现多尺度结构相似性计算，MS-SSIM通过综合不同分辨率下的对比度、亮度和结构信息，更贴合人眼感知特性。

应用场景与选择建议 超像素方法（SPSIM）适合局部失真占主导的图像（如医学影像）。 GMSD/VIF在实时系统或自然图像评估中表现优异。 多尺度工具（MS-SSIM）广泛用于视频流和广义图像质量基准测试。

这些方法共同推动了从像素级统计到感知驱动的质量评估演进，未来结合深度学习可能进一步突破HVS建模的精度瓶颈。