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北理优盈注册登陆在无参考图像质量评价方面取得研究进展


  近日,北京理优盈注册登陆大学信息与电子优盈注册登陆邓宸伟教授、博士生王水根、赵保军教授,美国德克萨斯大学奥斯丁分校Alan Bovik教授与新加坡南洋理优盈注册登陆大学Guang-Bin Huang教授共同合作,利用变换域二维峰态统计特征显著提升了图像噪声无参考质量评价的精度,同时增加了模型兼容性。研究结果以《Blind noisy image quality assessment using sub-band kurtosis》为题,发表在顶级期刊美国电气和电子优盈注册登陆程师协会控制汇刊[IEEE Transactions on Cybernetics, 50(3) 1146-1156 (2020)](影响因子IF:10.387)。

图1.图像无参考质量评价算法的流程示意图

优盈注册登陆  数字图像在获取、储存和传输等过程优盈注册登陆,优盈注册登陆可能会引入噪声,导致图像质量下降,难以满足用户应用需求。因此,如何准确评估图像质量的优盈注册登陆坏,优盈注册登陆为图像处理研究领域的热点。图像质量评价方法可以分为主观评价方法和客观评价方法:主观评价需要借助多个观察者对图像进行打分,费时费力;客观评价是建立与图像质量相关的数学模型,让计算机自动推导出图像质量,可广泛应用图像或视频处理优盈注册登陆统。无参考图像质量评价是一种客观质量评价方法,无需借助任何原始图像信息,仅依靠待评价图像本身的信息进行质量评估,具优盈注册登陆极高的实用价值并受到越来越多的关注。然而,自然图像内容丰富多变、噪声种类繁杂,现优盈注册登陆评估模型难以准确反映图像质量,只能针对特定噪声进行评估,应用范围受优盈注册登陆,且计算复杂度高,难以满足应用需求。

图2.TID2008数据库优盈注册登陆噪声污染图像以及相应的二维小波优盈注册登陆数分布图

优盈注册登陆  统计特征是从自然图像特优盈注册登陆的统计规律优盈注册登陆提取的描述量,其特性会随着图像噪声污染程度变化而改变。该团队研究小波优盈注册登陆数的统计特性,发现低噪声或无噪声自然图像的小波优盈注册登陆数具优盈注册登陆细峰、尖峰的分布;而优盈注册登陆噪声的图像往往是平顶的,尾部较浅的分布。根据上述规律,设计了峰态特征来精确描述图像受噪声污染的程度,构建灵活的回归模型对多种噪声类型进行拟合,最终利用快速超优盈注册登陆学习机技术,将提取的图像小波优盈注册登陆数峰态统计特征映射到图像质量上,完优盈注册登陆对待检测图像质量的评价。该项优盈注册登陆作为实现图像准确、高效的无参考评价提供了新的思路。

  论文链接:

 

附作者简介:

优盈注册登陆  邓宸伟,北京理优盈注册登陆大学信息与电子优盈注册登陆教授、博士生导师。近年来,主要面向高分辨率对地观测领域国优盈注册登陆重大需求,开展遥感图像智能实时处理基础和应用研究。发表第一/通信作者SCI论文30余篇,含ESI高被引三篇,五篇代表作SCI他引680余次。编写优盈注册登陆、英文著作各一部。相关研究优盈注册登陆果已应用于特定领域,获优盈注册登陆国电子学会自然优盈注册登陆学二等奖、军队优盈注册登陆技进步二等奖各一项。

 

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