CN107784651B - 一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法 - Google Patents
一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107784651B CN107784651B CN201711047982.XA CN201711047982A CN107784651B CN 107784651 B CN107784651 B CN 107784651B CN 201711047982 A CN201711047982 A CN 201711047982A CN 107784651 B CN107784651 B CN 107784651B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- edge
- image
- edge pixel
- pixel point
- block
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 4
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 19
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 9
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30168—Image quality inspection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法。包括以下步骤：对待评价图像进行边缘检测，得到边缘像素点；对上述图像进行分块，并将划分的图像块分为边缘块和平滑块；利用上述各边缘像素点的局部标准差和权值，得到整个图像的质量分数。本发明利用反映人眼视觉信息的模糊检测概率对各边缘像素点的局部标准差进行加权，能够很好得反映人眼视觉信息，提高了客观评价方法与主观图像质量评价方法的一致性，同时将低于最小可见模糊的边缘像素点权值设为零，评价指标具有更强的针对性，质量评价的准确度更高。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法。
背景技术
随着多媒体技术的高速发展，图像质量评价在很多地方发挥着越来越重要的作用，图像质量评价大体上可分两类：主观质量评价和客观质量评价，其中客观图像质量评价的定义是设计能够准确计算图像质量感知模型来取代人眼观测。客观质量评价通过评价方法对原图像的依赖程度又可以将质量评价分为全参考、半参考和无参考。主观质量评价是最能有效反映人眼视觉信息的图像评价方法，但是需要耗费大量的人力和时间，所以有效的客观质量评价在实际应用中显得额外重要。
在日常生活中模糊是导致图像失真的一个重要原因，模糊的途径有很多，如压缩，信道传输，相机与物体的相对位移等等，为了更好得了解模糊，模糊可以细化为离焦模糊、运动模糊、压缩模糊和高斯模糊。不同模糊具有不同的点扩散函数，模糊图像是通过原图像与相应的点扩散函数卷积得到的。
一般模糊图像质量评价方法可以分为以下几个大类:
(1)基于边缘的方法。人眼对于边缘部分相对比较敏感，对平坦区域的模糊却不能很好得识别，针对边缘的计算能够更好反映图像质量。由于模糊是像素灰度值向周围扩散导致的，扩散程度可以利用边缘宽度来衡量，或者利用边缘信息的多少来衡量图像质量。
(2)基于像素的方法。由上可知模糊是像素灰度值向周围扩散导致的，当图像变模糊时，像素与领域像素之间的相关性变强，所以相关性也可以很好地评价图像质量，即用方差、协方差和奇异值等来表示图片质量。
(3)基于频域的方法。模糊图像在频域上来说，就是高频信息的减少，图像的模糊程度可以用高频信息的大小来表示。经典算法有：用低通滤波器对图像进行再模糊处理，再计算滤波前后图像的相似度，若相似度高说明待检测图像的高频信息少，图像模糊，若相似度低，则说明高频信息大，图像清晰。
但是很多评价方法都只是针对某一客观评价指标进行测量，没有很好得结合人眼视觉系统，使得评价结果与主观评价存在一定的差异。
发明内容
鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法，通过模糊检测概率对评价指标进行加权，用以解决现有图像评价方法不能很好的反应人类视觉信息的问题。
本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：
一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法，具体包括以下步骤：
对待评价图像进行边缘检测，得到边缘像素点；
将上述图像划分为边缘块和平滑块；
利用上述边缘块中各边缘像素点的局部标准差和权值，得到整个图像的质量分数。
本发明有益效果如下：
本发明利用反映人眼视觉信息的模糊检测概率对客观评价指标进行加权，增加了与主观测量方法的一致性。同时通过对模糊图像特殊性质进行具体的分析，将低于最小可见模糊的边缘像素点权值设为零，评价指标具有更强的针对性，质量评价结果准确性更高，能够很好地克服笼统评价方法的缺点。
在上述方案的基础上，本发明还做了如下改进：
进一步，所述各边缘像素点的权值为：
式中，ei为边缘像素点，m(ei)为边缘像素点的权值，P(ei)为边缘像素点的模糊检测概率,PJNB为最小可见模糊检测概率。
采用上述进一步方案的有益效果是：
利用模糊检测概率作为各边缘像素点的权值，提高了客观评价方法与主观图像质量评价方法的一致性；同时将低于最小可见模糊的边缘像素点权值设为零，减少了计算量，提高质量评价的精确度。
进一步，所述边缘像素点的模糊检测概率P(ei)具体计算公式为：
其中w(ei)是边缘像素点ei的宽度，wJNB(ei)是最小可见模糊宽度，β是通过最小二乘拟合获得的常数。
进一步，所述将图像划分为边缘块和平滑块，具体地包括：
按照图像大小及精度要求将图像进行分块；
将上述分块得到的图像块按照阈值T划分为边缘块和平滑块。
采用上述进一步方案的有益效果是：将图像进行分块处理，减少计算量，同时划分边缘块和平滑块，以便针对整体图像质量评价影响大的边缘块进行处理。
进一步，所述阈值T根据边缘像素点占该块所有像素点的比例来确定。
进一步，所述各边缘像素点的局部标准差为
其中v(m,n)为边缘像素点在局部区域内的方差，所述局部区域大小取(2k+1)*(2k+1),其中，k为正整数，局部区域的中心为(m,n)；所述v(m,n)计算公式为：
式中，
是局部区域内所有像素点的平均灰度值，x(i,j)为局部区域内像素点(i，j)的灰度值，m、n分别为边缘像素点的横、纵坐标值，k为确定局部区域大小的参数。
采用上述进一步方案的有益效果是：局部方差不仅可以表示像素与其邻域像素之间相关性的强弱，也可以表示区域灰度变化情况和结构细节信息；同时使用标准差来替代方差，使评价方法的物理意义更加明确。
进一步，所述得到整个图像的质量分数，具体包括以下步骤：
计算边缘像素点的质量分数I(ei)；
对边缘块中所有边缘像素点的质量分数求和，得到边缘块的质量分数ID；
将上述得到的所有边缘块的质量分数求平均值，得到整个图像的质量分数。
进一步，所述边缘像素点的质量分数I(ei)计算公式为：
I(ei)＝m(ei)*1/δ(ei)
式中，m(ei)为边缘像素点的权值，δ(ei)为边缘像素点的局部标准差。
采用上述进一步方案的有益效果是：
利用模糊检测概率对标准差进行加权，能够很好得反映人眼视觉信息，提高了客观评价方法与主观图像质量评价方法的一致性。
进一步，所述边缘块的质量分数ID的计算公式为：
式中，m(ei)为边缘像素点的权值，δ(ei)为边缘像素点的局部标准差。
进一步，所述整个图像的质量分数Q的计算公式为：
式中，M为整个图像的边缘块个数，ID为边缘块的质量分数。
本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
图1示出了一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法流程图。
图2示出了实验图像对比度示意图。
图3示出了背景为255，前景为192的主观实验非线性拟合归一化直方图。
图4示出了边缘像素点宽度计算示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
本发明的一个具体实施例，公开了一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法。具体包括以下步骤：
步骤S1.对图像进行边缘检测。
对整个待评价图像进行边缘检测，得到图像的边缘像素点；本实施例利用Sobel算子对待测图像进行边缘检测，得到图像的边缘像素点。
步骤S2、对上述图像进行分块，并根据阈值T将划分的图像块分为边缘块和平滑块。
自然图像中有的区域灰度值变化并不平均。通过灰度值的变化情况，我们可以将图像分为平坦区域和纹理区域。人眼对于纹理区域相对比较敏感，对平坦区域的模糊却不能很好得识别。为了减少计算量并且提高计算精确度，按照图像大小及精度要求将图像进行分块；本实施例中将图像划分成64*64块，若无法将图像完整分为64*64，则舍弃剩余像素点。利用阈值T将图像块分为边缘块和平滑块,当图像全为平滑块时则直接得到图像的质量分数为0，当图像中存在边缘块时则对边缘块进行下述处理。所述阈值T根据实际要求进行选择，本实施例中根据边缘像素点个数占该块所有像素点的0.2％来确定阈值T。
步骤S3、求取上述边缘块中各边缘像素点的局部标准差。
边缘块中各边缘像素点的标准差是通过求取局部区域的局部方差进一步得到的。
在图像中局部方差不仅可以表示像素与其邻域像素之间相关性的强弱，也可以表示区域灰度变化情况和结构细节信息。当图像模糊时，像素之间的相关性变强、像素灰度变化减少、结构信息减少，即方差变小，所以用方差描述模糊图像质量是可行的。
具体地，选定局部区域，局部区域大小一般取(2k+1)*(2k+1),其中，k为正整数，局部区域的中心为(m,n)。边缘像素点(m,n)的局部方差公式为：
式中，
是局部区域内所有像素点的平均灰度值，x(i,j)为局部区域内像素点(i，j)的灰度值，m、n分别为边缘像素点的横、纵坐标值，k为确定局部区域大小的参数。
本实施例选择3*3大小的局部区域来计算边缘像素点处的局部方差，边缘像素点(m,n)的局部方差公式为：
式中，
是3*3邻域内所有像素点的平均灰度值。x(i,j)为像素点(i，j)的灰度值，m、n分别为像素点的横纵坐标值。
由于方差的量纲与原图像中像素的量纲不一致，为了使评价方法的物理意义更加明确，本发明使用标准差来替代方差，即边缘像素点(m，n)处的局部标准差为
步骤S4、利用对比度和边缘点宽度求取边缘像素点的模糊检测概率。
最小感知模糊(JNB)是观察者能在一系列对比度变化下感受到的差异，即给定高于最小可觉差(JND)对比度的边缘上，人眼能感受到的最小模糊。当对比度确定时，JNB也就确定了。
通过大量的主观实验以获得与模糊感知和最小可见模糊(JNB)有关的结果，进而说明HVS(人类视觉系统)对图像模糊度的响应。如图2所示，对给定背景灰度值IB、前景灰度值的图像IF，这时对比度为C＝|IF-IB|，C大于JND，利用高斯低通滤波器对图像进行处理，使图像变得模糊。本实施例高斯低通滤波器大小选为7*7，标准差σ从0.1到0.95之间变化，σJNB表示在给定对比度下的最小感知模糊阈值处高斯低通滤波器的标准差。对于所有对比度，使用相应的收集数据来计算相应对比度的σJNB阈值。对给定对比度，计算受试者反应的归一化直方图，计算的归一化直方图是在标准差σ下检测模糊失真的概率。如图3所示，为背景为255，前景为192的主观实验非线性拟合归一化直方图。在所述归一化直方图中，σJNB为模糊检测概率为63％时对应的标准差。
在给定对比度下，模糊检测概率采用心理测量函数的形式表示：
式中，σJNB表示在给定对比度下的最小感知模糊阈值处高斯低通滤波器的标准差。σ表示在给定对比度下的高斯低通滤波器的标准差。
对于单一边缘像素点ei(即边缘像素点(m,n))，模糊检测概率P(ei)如下式所示：
其中w(ei)是边缘像素点ei的宽度，wJNB(ei)是最小可见模糊宽度，β是通过最小二乘拟合得到的常数，所述边缘像素点的宽度根据边缘像素点所在边缘的开始到结束的距离得到，如图4所示，P1点的边缘像素点的宽度就是P2点到P2′点的距离；所述最小可见模糊宽度取决于边缘像素点附近的局部对比度，所述β一般取为3.6。当像素点处于最小可见模糊时，即w(ei)＝wJNB(ei)，P(ei)＝PJNB＝63％。所述wJNB的具体取值为：
式中，C为边缘块的对比度,CT为对比度区分阈值。本实施例中选择CT的取值为50。
计算模糊图像质量分数时，有一点不容忽视，就是当图像模糊低于最小可见模糊(JNB)，模糊将不会被人眼察觉到。所以模糊检测概率低于最小可见模糊检测概率PJNB的边缘像素点将不会对模糊图像质量评价做出任何贡献。为了减少边缘像素点的个数并提高质量评价的精确度，我们将低于最小可见模糊(JNB)的边缘像素点权值设为零，得到各边缘像素点的权值为：
式中，ei为边缘像素点，m(ei)为边缘像素点的权值，P(ei)为边缘像素点的模糊检测概率,PJNB为最小可见模糊检测概率。
本实施例中最小可见模糊检测概率PJNB的值选为63％,则各边缘像素点的权值为：
式中，m(ei)为边缘像素点的权值，P(ei)为边缘像素点的模糊检测概率。
步骤S5、对上述边缘像素点的局部标准差进行加权并求和，得到所有边缘块的质量分数。
图像越模糊，标准差越小，而模糊检测概率越大。若二者直接乘积，将无法准确得到图像模糊质量，通过对标准差求倒数解决这一问题。得到边缘像素点的质量分数I(ei)为：
I(ei)＝m(ei)*1/δ(ei)
式中，m(ei)为边缘像素点的权值，δ(ei)为边缘像素点的局部标准差。
继而对边缘块中所有边缘像素点的质量分数求和，得到边缘块的质量分数ID为：
式中，m(ei)为边缘像素点的权值，δ(ei)为边缘像素点的局部标准差。
步骤S6、对上述得到的所有边缘块的质量分数求平均值，得到整个图像的质量分数。
利用上述得到的所有边缘块的质量分数，则整个图像的质量分数Q为：
式中，M为整个图像的边缘块个数，ID为边缘块的质量分数。
综上所述，本发明实施例提供了一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法。利用模糊检测概率对标准差进行加权，能够很好得反映人眼视觉信息，提高了客观评价方法与主观图像质量评价方法的一致性，同时将低于最小可见模糊的边缘像素点权值设为零，评价指标具有更强的针对性，质量评价的准确度更高。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
对待评价图像进行边缘检测，得到边缘像素点；
将上述图像划分为边缘块和平滑块；
利用上述边缘块中各边缘像素点的局部标准差和权值，得到整个图像的质量分数，具体包括如下步骤：
计算边缘像素点的质量分数I(ei)；I(ei)＝m(ei)*1/δ(ei)
式中，m(ei)为边缘像素点的权值，δ(ei)为边缘像素点的局部标准差；
对边缘块中所有边缘像素点的质量分数求和，得到边缘块的质量分数ID；
将上述得到的所有边缘块的质量分数求平均值，得到整个图像的质量分数Q；
所述各边缘像素点的权值为：
式中，ei为边缘像素点，m(ei)为边缘像素点的权值，P(ei)为边缘像素点的模糊检测概率,PJNB为最小可见模糊检测概率；
所述边缘像素点的模糊检测概率P(ei)具体计算公式为：
其中w(ei)是边缘像素点ei的宽度，wJNB(ei)是最小可见模糊宽度，β是通过最小二乘拟合获得的常数；
所述各边缘像素点的局部标准差为
其中v(m,n)为边缘像素点在局部区域内的方差，所述局部区域大小取(2k+1)*(2k+1),其中，k为正整数，局部区域的中心为(m,n)；所述v(m,n)计算公式为：
式中，
是局部区域内所有像素点的平均灰度值，x(i,j)为局部区域内像素点(i，j)的灰度值，m、n分别为边缘像素点的横、纵坐标值，k为确定局部区域大小的参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将图像划分为边缘块和平滑块，具体地包括：
按照图像大小及精度要求将图像进行分块；
将上述分块得到的图像块按照阈值T划分为边缘块和平滑块。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，阈值T根据边缘像素点占该块所有像素点的比例来确定。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘块的质量分数ID的计算公式为：
式中，m(ei)为边缘像素点的权值，δ(ei)为边缘像素点的局部标准差。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述整个图像的质量分数Q的计算公式为：
式中，M为整个图像的边缘块个数，ID为边缘块的质量分数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711047982.XA CN107784651B (zh) | 2017-10-31 | 2017-10-31 | 一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711047982.XA CN107784651B (zh) | 2017-10-31 | 2017-10-31 | 一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107784651A CN107784651A (zh) | 2018-03-09 |
| CN107784651B true CN107784651B (zh) | 2021-03-02 |
Family
ID=61431848
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711047982.XA Active CN107784651B (zh) | 2017-10-31 | 2017-10-31 | 一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107784651B (zh) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108399610A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-08-14 | 上海应用技术大学 | 一种融合rgb图像信息的深度图像增强方法 |
| CN108961209B (zh) * | 2018-05-22 | 2022-11-11 | 深圳市商汤科技有限公司 | 行人图像质量评价方法、电子设备及计算机可读介质 |
| CN110148147B (zh) * | 2018-11-07 | 2024-02-09 | 腾讯大地通途（北京）科技有限公司 | 图像检测方法、装置、存储介质和电子装置 |
| CN110312124B (zh) * | 2019-07-31 | 2020-09-08 | 中国矿业大学 | 一种基于显著性多特征融合的移动巡检视频质量修正方法 |
| CN110428383B (zh) * | 2019-08-07 | 2021-10-08 | 中国矿业大学 | 一种基于模糊检测概率的移动巡检模糊图像质量修正方法 |
| CN111275681B (zh) * | 2020-01-19 | 2023-09-01 | 浙江大华技术股份有限公司 | 图片质量的确定方法及装置、存储介质、电子装置 |
| CN111311562B (zh) * | 2020-02-10 | 2023-10-10 | 浙江华创视讯科技有限公司 | 虚焦图像的模糊度检测方法及装置 |
| CN112419275B (zh) * | 2020-11-25 | 2023-03-10 | 苏宁金融科技(南京)有限公司 | 图像质量确定方法、装置及系统 |
| CN112492343B (zh) * | 2020-12-16 | 2023-11-10 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种视频直播监控方法及相关装置 |
| CN116152261B (zh) * | 2023-04-24 | 2023-06-27 | 济南奥盛包装科技有限公司 | 一种印刷制品质量的视觉检测系统 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8238641B2 (en) * | 2008-06-20 | 2012-08-07 | Arc Harima Co., Ltd. | Method for measuring mirror index and apparatus thereof |
| CN102289813B (zh) * | 2011-08-30 | 2012-11-28 | 西安交通大学 | 一种无参考图像的模糊程度评价方法 |
| CN103049893B (zh) * | 2011-10-14 | 2015-12-16 | 深圳信息职业技术学院 | 一种图像融合质量评价的方法及装置 |
| CN103455994A (zh) * | 2012-05-28 | 2013-12-18 | 佳能株式会社 | 图像模糊度的确定方法和设备 |
| US9305362B1 (en) * | 2014-02-28 | 2016-04-05 | Xilinx, Inc. | Image stabilization |
| CN103954542B (zh) * | 2014-05-12 | 2017-04-05 | 中国计量学院 | 基于无参考图像清晰度评价的pm2.5浓度检测仪 |
| CN106447647A (zh) * | 2016-07-12 | 2017-02-22 | 中国矿业大学 | 一种压缩感知恢复图像的无参考质量评价方法 |
-
2017
- 2017-10-31 CN CN201711047982.XA patent/CN107784651B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107784651A (zh) | 2018-03-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107784651B (zh) | 一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法 | |
| CN110490914B (zh) | 一种基于亮度自适应和显著性检测的图像融合方法 | |
| CN110246108B (zh) | 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| Li et al. | Content-partitioned structural similarity index for image quality assessment | |
| Liang et al. | No-reference perceptual image quality metric using gradient profiles for JPEG2000 | |
| Cohen et al. | No-reference assessment of blur and noise impacts on image quality | |
| Cheng et al. | Efficient histogram modification using bilateral Bezier curve for the contrast enhancement | |
| CN103400367A (zh) | 一种无参考型模糊图像质量评价方法 | |
| CN108230325A (zh) | 基于卡通纹理分解的复合降质图像质量评价方法及系统 | |
| KR20110014067A (ko) | 스테레오 컨텐트의 변환 방법 및 시스템 | |
| CN111612741B (zh) | 一种基于失真识别的精确无参考图像质量评价方法 | |
| Zhang et al. | No-reference image quality assessment using structural activity | |
| Fang et al. | Image quality assessment on image haze removal | |
| Bahrami et al. | Efficient image sharpness assessment based on content aware total variation | |
| Ma et al. | Defocus blur detection via edge pixel DCT feature of local patches | |
| CN116385316B (zh) | 多目标图像动态捕捉方法及相关装置 | |
| Maalouf et al. | A no reference objective color image sharpness metric | |
| Gao et al. | A content-based image quality metric | |
| CN116129195A (zh) | 图像质量评价装置、方法、电子设备和存储介质 | |
| Ortiz-Jaramillo et al. | Computing contrast ratio in images using local content information | |
| Zhang et al. | Quality assessment of image fusion based on image content and structural similarity | |
| CN111445435A (zh) | 一种基于多区块小波变换的无参考图像质量评价方法 | |
| CN112634278B (zh) | 基于超像素的恰可察觉失真方法 | |
| Sonawane et al. | Image quality assessment techniques: An overview | |
| Pal et al. | Visibility enhancement of fog degraded images using adaptive defogging function |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20180309 Assignee: XUZHOU HIRSCHMANN ELECTRONICS Co.,Ltd. Assignor: CHINA University OF MINING AND TECHNOLOGY Contract record no.: X2023980043304 Denomination of invention: A Fuzzy Image Quality Evaluation Method Based on Fuzzy Detection Weighting Granted publication date: 20210302 License type: Exclusive License Record date: 20231012 |