【摘 要】
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无参考图像质量评价可以在没有参考图像场景下解决图像失真的评价问题,获得了图像质量评价领域众多学者的关注和参与。随着机器视觉从感知向认知的跃变,运用人类视觉系统（Human Visual System,HVS）的视觉注意机制创新无参考图像质量评价方法,建立视觉注意机制下的评价模型,达到无参考图像质量的机器视觉评价和主观评价相一致结果,已成为无参考图像质量评价重要理论和关键技术的研究热点。本文在全面分
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无参考图像质量评价可以在没有参考图像场景下解决图像失真的评价问题,获得了图像质量评价领域众多学者的关注和参与。随着机器视觉从感知向认知的跃变,运用人类视觉系统（Human Visual System,HVS）的视觉注意机制创新无参考图像质量评价方法,建立视觉注意机制下的评价模型,达到无参考图像质量的机器视觉评价和主观评价相一致结果,已成为无参考图像质量评价重要理论和关键技术的研究热点。本文在全面分析视觉注意机制和图像质量评价理论与方法的基础上,通过对视觉注意机制建模及无参考图像质量评价方法的研究,准确划分出了感兴趣区域,并提取表征感兴趣区域图像质量的特征,通过机器学习技术建立基于视觉注意机制的无参考图像质量评价模型。主要研究内容包括:（1）从图像质量评价的角度出发,系统分析了视觉注意机制的原理以及经典视觉注意模型Itti,发现了Itti视觉注意模型存在未考虑边缘的特征划分和未考虑权重分配的特征整合的不足,提出添加边缘特征的特征划分和优化权重分配关系的特征整合的方法,构建出改进的Itti视觉注意模型;（2）基于所改进的Itti视觉注意模型,通过提取视觉显著图并划分感兴趣区域,在图像感兴趣区域中提取BRISQUE特征来描述图像质量,并采用支持向量回归分析来建立BRISQUE特征与主观评价分数之间的映射关系;（3）通过所设计的视觉注意模型对比实验和无参考图像质量评价对比实验,验证了本文提出的改进Itti视觉注意模型和无参考图像质量评价模型的有效性。实验结果表明,改进的Itti视觉注意模型提取的视觉显著图和无参考图像质量评价模型得到的评价结果准确性明显提升,与人眼观察结果相关性更高,为今后利用视觉注意机制进行相关图像处理提供了一种精度更高、与人眼视觉观察更一致的思路与方法,对无参考图像质量评价具有良好的指导作用和实际应用价值。
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