基于结构相似的DCT域图像质量评价

吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (6): 1771-1776.

基于结构相似的DCT域图像质量评价

吕丹,毕笃彦

空军工程大学工程学院信号与信息处理实验室|西安 710038

收稿日期:2010-01-08 出版日期:2011-11-01 发布日期:2011-11-01
作者简介:吕丹(1979-),女,博士研究生.研究方向:图像处理和图像质量评价.E-mail:wind_1130 @163.com
基金资助:
“863”国家高技术研究发展计划项目(2007AA701206).

Image quality assessment in DCT domain based on structural similarity

LV Dan,BI Du-yan

Signal and Information Procession Lab,Air Force Engineering University,Xi'an 710038,China

Received:2010-01-08 Online:2011-11-01 Published:2011-11-01

摘要/Abstract

摘要：

通过对DCT域图像结构特性的研究,将频域信息作为图像的结构信息,根据人类视觉系统对各个频带的不同敏感程度进行加权,提出了DCT域结构相似度(DCTSSIM)质量评价方法。试验结果表明,对于JPEG2000、JPEG压缩失真图像,DCTSSIM比SSIM和峰值信噪比(PSNR)更符合人眼的视觉特性,可以更好地评判图像质量。

关键词: 信息处理技术, 图像质量评价, 结构相似度(SSIM), 人类视觉系统, DCT域结构相似度(DCTSSIM)

Abstract:

Based on the research of image structural properties in DCT domain, DCT Domain-based Structural Similarity (DCTSSIM) was proposed. The method takes DCT domain information as the structural information and weights the DCT coefficients by different sensitivities of human visual system. Experimental results illustrate that, compared with SSIM and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), the proposed method is more consistent with the subjective assessment of human beings for JPEG2000 and JPEG images, thus can be used to describe the visual perception of image effectively.

Key words: information processing, image quality assessment, structural similarity (SSIM), human visual systems (HVS), discrete cosine transform based structural similarity(DCTSSIM)

中图分类号:

TN911.73

吕丹,毕笃彦. 基于结构相似的DCT域图像质量评价[J]. 吉林大学学报(工学版), 2011, 41(6): 1771-1776.

LV Dan,BI Du-yan. Image quality assessment in DCT domain based on structural similarity[J]. 吉林大学学报(工学版), 2011, 41(6): 1771-1776.

参考文献

相关文章 15

[1]	苏寒松,代志涛,刘高华,张倩芳. 结合吸收Markov链和流行排序的显著性区域检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1887-1894.
[2]	徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903.
[3]	黄勇,杨德运,乔赛,慕振国. 高分辨合成孔径雷达图像的耦合传统恒虚警目标检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1904-1909.
[4]	李居朋,张祖成,李墨羽,缪德芳. 基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1910-1916.
[5]	应欢,刘松华,唐博文,韩丽芳,周亮. 基于自适应释放策略的低开销确定性重放方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1917-1924.
[6]	陆智俊,钟超,吴敬玉. 星载合成孔径雷达图像小特征的准确分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1925-1930.
[7]	刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937.
[8]	单泽彪,刘小松,史红伟,王春阳,石要武. 动态压缩感知波达方向跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1938-1944.
[9]	姚海洋, 王海燕, 张之琛, 申晓红. 双Duffing振子逆向联合信号检测模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1282-1290.
[10]	全薇, 郝晓明, 孙雅东, 柏葆华, 王禹亭. 基于实际眼结构的个性化投影式头盔物镜研制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1291-1297.
[11]	陈绵书, 苏越, 桑爱军, 李培鹏. 基于空间矢量模型的图像分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 943-951.
[12]	陈涛, 崔岳寒, 郭立民. 适用于单快拍的多重信号分类改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 952-956.
[13]	孟广伟, 李荣佳, 王欣, 周立明, 顾帅. 压电双材料界面裂纹的强度因子分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 500-506.
[14]	林金花, 王延杰, 孙宏海. 改进的自适应特征细分方法及其对Catmull-Clark曲面的实时绘制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 625-632.
[15]	王柯, 刘富, 康冰, 霍彤彤, 周求湛. 基于沙蝎定位猎物的仿生震源定位方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 633-639.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed