目录

1、人眼视觉特性

1、眼的适应性

暗适应性:从亮环境到暗环境,适应暗环境的特性
亮适应性:从暗环境到亮环境,适应亮环境的特性

2、对比灵敏度

对比灵敏度针对图像总体描述亮度差异,对比度定义为:最大亮度/最小亮度

3、空间分辨率和时间分辨率

空间分辨率指人眼区分相邻两个发光点的能力。从空间频率域上看,人眼视觉呈现低通性。
时间分辨率指人眼对于随时间而变化的目标的分辨能力。从时间频率域上看,人眼视觉呈现低通性。
影响视觉分辨率的因素有:
1、环境照度,不能太低,不能太高
2、相对对比度,对比度小,分辨力下降,对比度大,分辨力上升

4、马赫效应

当亮度发生跃变,视觉上会感到边缘的亮侧更亮,暗侧更暗,有助于增强目标的轮廓
图示:
视频图像质量评价_ico

5、可见度阈值

可见度阈值指正好可以被看到的干扰值,低于阈值的干扰是察觉不出来的。
测量发现,在边缘的亮、暗两侧情况相似,即临近边缘处的可见度阈值比原理边缘处增加3~4倍。即边缘"掩盖"了边缘邻近像素的信号干扰。又称为视觉掩盖效应。
马赫效应与掩盖效应不要混淆,前者是指边缘两边亮度分别有更亮和更暗的感觉。
可见度阈值和掩盖效应对图像编码量化器的设计有重要作用,利用这一视觉特性,在图像边缘区域可以容忍较大的量化误差,因此可使量化级减少,从而降低数码率。

2、图像质量测度

图像的质量含义包括两个方面:
图像保真度和理解度。
保真度:一幅图像与参考图像之间的相似程度,反应图像传输和处理性能的优劣
理解度:图像与人们的某种目的的符合程度

3、图像评价方法

评价方法分为主观法和客观法。
主观法比较可靠,因为图像最终接受者是人,但是主观法受到许多因素的影响。
视频图像质量评价_计算机视觉_02
客观方法,就是定义一个数学公式,对待评测的图像进行运算,得到的一个唯一的数字量作为测度结果。通常使用均方误差(mse)和信噪比(snr)
均方误差公式:
视频图像质量评价_图像质量_03
利用均方误差可以定义两种信噪比:
1、SNR 分子部分:信号的能量 分母部分:噪声的能量 所以称为信噪比
视频图像质量评价_图像质量_04
2、PSNR:峰值信噪比,分子:f最大值的平方,信号像素最大值的平方,分母部分表示噪声的能量
视频图像质量评价_计算机视觉_05

4、图像评价方法的优劣

采用客观法评价图像质量的优点是,容易计算,易于使用,一致性好,所以是最常用的方法。
但是因为均方误差是对图像重建误差在全范围内的平均,并不反映图像每一局部的质量,所以图像的均方误差或信噪比往往与图像质量的主观评价不一致。
如下图:
视频图像质量评价_计算机视觉_06
图8.4(a)和(b)是已被压缩并随后被重建的典型图像。两幅图像都保留了原图像的基本信息,如目标的空间和灰度特点。它们的均方根误差粗略地对应于感觉的质量。实际上与原图像一样好的图8.4(a)具有最低的均方根误差,而图8.4(b)具有更多的误差,但在物体间的边界处有明显地退化。
图8.4©是人工生成的图像,它给出了客观保真度准则的限制。注意,在右上象限中,图像失去了几
条重要线条的大部分(即可视信息),并出现了几个暗的小方块(即人为的缺陷)。图像的视觉内容被误解了,且没有b图那么准确,但它有着更小的均方根误差。
使用表8.2对这三幅图像进行主观评估,可能会产生对图(a为“优秀”的等级,对图(b)为“可通过的”,
对图©是“差”或“不能用”的等级,而用均方根误差来度量时,c排在b的前面

参考:

1、​​https://www.icourse163.org/learn/XIYOU-1205808809?tid=1461168443#/learn/content?type=detail&id=1237499107&cid=1257504350&replay=true​​ 2、数字图像处理.冈萨雷斯第三版.P341