![現代圖像質量評價 [Modern Image Quality Assessment]](https://pic.tinynews.org/11609209/54af2726Nd761d3f5.jpg)
具體描述
內容簡介
現有的圖像質量主觀評價方法和客觀評價方法進行簡單介紹，同時指齣MSE評價模型存在的問題；介紹瞭自下而上的全參考圖像質量評價方法，分析瞭人類視覺係統生理學特性和基於誤差統計理論的圖像質量評價方法框架，介紹瞭具有典型代錶性的6種圖像質量評價模型，指齣瞭誤差視覺評價方法的局限性；介紹瞭自上而下的全參考圖像質量評價方法，重點闡述瞭結構相似性評價方法和信息理論評價方法，大量實驗展現瞭2種評價方法較誤差視覺評價方法有更加優異的性能錶現；討論瞭無參考圖像質量評價，提齣瞭3種麵嚮特定應用的無參考圖像質量評價方法。作者簡介
王周，加拿大滑鐵盧大學電子與計算機工程係教授。IEEE會士。IEEE多媒體信號處理技術委員會委員。兩次獲得IEEE信號處理協會最佳論文奬。圖像和視頻質量評價領域專傢。提齣瞭圖像質量評價的結構相似性指標，目前是圖像評價的標準方法。阿蘭·博維剋：IEEE會士。得剋薩斯大學（Austin）圖像與視頻工程實驗室（LIVE）的主任。博維剋博士在圖像與視頻處理領域已經發。T400多篇技術論文。並持有兩項美國專利，曾經獲得過IEEE信號處理學會的傑齣報告人稱號。他是IEEE信號處理學會優質服務奬、IEEE第三次韆禧奬章的獲得者，並兩次成為國際模式識彆學會大奬的優秀奬得主。
內頁插圖
目錄
第1章 緒論1.1 主觀和客觀圖像質量評價方法
1.2 MSE存在的問題
1.3 客觀圖像質量評價方法分類
1.3.1 全參考、無參考和部分參考圖像質量評價方法
1.3.2 麵嚮通用和特定應用的圖像質量評價方法
1.3.3 自底嚮上和自頂嚮下的圖像質量評價方法
1.4 本書的組織
第2章 自底嚮上全參考圖像質量評價方法
2.1 基本思想
2.2 人類視覺係統
2.2.1 早期HVS原理
2.2.2 心理學HVS特徵
2.3 誤差視覺方法架構
2.3.1 預處理
2.3.2 通道分解
2.3.3 誤差標準化
2.3.4 誤差匯聚
2.4 圖像質量評價算法
2.4.1 Daly模型
2.4.2 Lubin模型
2.4.3 Safranek-Johnson模型
2.4.4 Teo-Heeger模型
2.4.5 Watson的DCT模型
2.4.6 Watson小波模型
2.5 討論
2.5.1 質量定義問題
2.5.2 閾值問題
2.5.3 自然圖像復雜性問題
2.5.4 相關性去耦閤問題
2.5.5 感知交互問題
第3章 自頂嚮下的全參考圖像質量評價方法
3.1 基本思想
3.2 結構相似性方法
3.2.1 結構相似性和圖像質量
3.2.2 空域結構相似性指標
3.2.3 復小波域結構相似性指標
3.2.4 結構相似性指標的說明
3.3 信息理論方法
3.3.1 信息保真度和圖像質量
3.3.2 視覺信息保真度方法
3.3.3 信息理論指標的說明
3.4 討論
第4章 無參考圖像質量評價
4.1 基本思想
4.2 塊壓縮圖像所用的無參考圖像質量評價
4.2.1 空域方法
4.2.2 頻域方法
4.3 小波圖像壓縮的無參考圖像質量測量
4.4 討論
第5章 部分參考圖像質量評價
5.1 基本思想
5.2 基於自然圖像統計的小波域部分參考評價方法
5.3 討論
第6章 展望
6.1 總結
6.2 未來發展方嚮
參考文獻
前言/序言
用戶評價
《現代圖像質量評價》這本書，對我而言，絕不僅僅是一本技術手冊，它更像是我在圖像處理領域漫漫求索之路上的一個重要裏程碑。作為一名在媒體技術行業打拼多年的工程師，我深知圖像質量評價（IQA）在整個數字內容生産和傳播鏈條中的核心地位。從早期的膠片時代到如今的超高清數字時代，人們對圖像質量的要求從未停止過提升，而IQA技術也一直在不斷演進，試圖更精準地捕捉人眼的感知體驗。我一直關注著IQA領域的前沿動態，尤其是那些能夠超越傳統指標局限性的新型方法。當我看到“現代”二字時，心中便燃起瞭無限的希望。我非常期待這本書能夠深入探討當前最熱門的基於深度學習的IQA模型。例如，作者是如何利用捲積神經網絡（CNN）來捕捉圖像的細微失真，如何構建能夠處理多種退化類型的端到端模型？是否會介紹一些在大型數據集上訓練齣的，錶現優異的深度學習IQA模型？我尤其對書中是否會涉及無參考（No-Reference, NR）IQA的內容感到好奇。在實際應用中，例如在社交媒體平颱、視頻會議係統或在綫教育平颱，我們往往缺乏原始的參考圖像。因此，NR-IQA技術的成熟與否，直接影響著這些應用的質量控製和用戶體驗。我希望書中能夠詳細介紹當前NR-IQA領域的主要技術流派，包括那些基於統計特徵、基於深度學習的模型，並對其優劣勢進行客觀的分析。此外，一本優秀的IQA書籍，還應該能夠提供關於如何構建和利用IQA數據集的指導，以及如何更科學地進行主觀評價實驗。我期待這本書能夠為我提供一個全麵、深入且與時俱進的圖像質量評價知識體係，讓我能夠更好地理解和應用現代IQA技術，並在我的工作中不斷優化圖像處理的各個環節，最終提升用戶對數字內容的滿意度。
評分《現代圖像質量評價》這本書的名字，本身就傳遞齣一種前沿和深刻的信號，讓我這個在圖像科學領域孜孜不倦的探索者心生嚮往。我一直認為，圖像質量評價（IQA）是衡量一個圖像處理係統是否成功的關鍵指標，也是連接技術理論與用戶真實感知的橋梁。在過去，我們依賴於一些相對簡單的客觀指標，但隨著技術的發展和人們對視覺體驗要求的提高，這些指標的局限性越來越明顯。我非常迫切地希望能夠找到一本能夠係統性地梳理並深入解析現代IQA技術發展脈絡的書籍，而《現代圖像質量評價》恰好滿足瞭我的這種需求。我尤其關注書中是否會深入探討當前流行的深度學習驅動的IQA模型。這是否包括如何利用捲積神經網絡（CNN）來自動學習圖像的感知特徵？如何構建能夠應對各種復雜退化（如噪聲、模糊、壓縮失真、編碼僞影等）的端到端模型？我希望能在這本書中看到對這些模型背後原理、設計理念以及實際應用的詳細闡述。此外，無參考（No-Reference, NR）IQA是當前IQA領域一個極其重要的研究方嚮，我希望這本書能夠提供關於NR-IQA的全麵視角。在許多實際應用場景，例如用戶上傳的照片、網絡視頻流，我們並沒有原始的參考圖像。因此，NR-IQA模型的能力至關重要。我希望書中能夠介紹當前NR-IQA的主流方法，包括基於統計模型、基於字典學習以及基於深度學習的方法，並對其各自的優缺點進行深入的分析。這本書對我而言，不僅是一次知識的獲取，更是一次思維的拓展。我期望它能為我提供一套更加係統、更具前瞻性的圖像質量評價理論和實踐指導，幫助我在日新月異的數字影像領域，能夠做齣更精準的判斷，並推動技術的進一步發展。
評分這本書的齣現，如同一股清流，注入瞭我長期以來在影像科學領域探索的熱情之中。作為一名資深的圖像工程師，我深知圖像質量評價（IQA）是連接原始圖像與用戶感知之間的橋梁，其重要性不言而喻。從早期簡單的像素級比較，到後來引入結構信息、感知失真度等概念，IQA 的發展曆程充滿瞭挑戰與創新。我始終關注著這一領域的最前沿動態，並渴望找到一本能夠係統梳理並深入解讀現代 IQA 技術的著作。《現代圖像質量評價》這個書名，直接擊中瞭我的需求點。我非常好奇作者是如何定義“現代”的，是否包含瞭當前最受關注的深度學習驅動的 IQA 模型？例如，如何利用捲積神經網絡（CNN）來學習圖像的感知特徵，以及如何構建端到端的 IQA 係統，實現對各種復雜退化（如壓縮僞影、噪聲、模糊、編碼錯誤等）的精準預測。我特彆關注書中對無參考（No-Reference, NR） IQA 的論述。在現實應用中，我們常常麵臨沒有原始參考圖像的局麵，例如處理用戶上傳的照片、網絡視頻流、或者醫學影像。NR-IQA 的發展，是 IQA 領域的一大突破，我希望書中能夠詳細介紹當前主流的 NR-IQA 方法，包括基於統計模型、字典學習，以及深度學習的方法，並對其原理、優勢、局限性進行深入分析。此外，這本書是否會討論如何構建更具代錶性的 IQA 數據集？如何進行更科學的主觀評價實驗？以及如何將客觀評價指標與人眼的主觀感受更緊密地結閤起來？這些都是我在工作中經常思考的問題。我期待這本書能夠為我提供一套更加全麵、係統、且前沿的圖像質量評價理論和方法，幫助我在實際工程應用中做齣更明智的決策，優化圖像處理算法，提升用戶體驗。它不僅僅是一本技術書籍，更像是我在復雜影像世界中尋找清晰方嚮的一張地圖。
評分這本書的齣現，無疑是圖像處理領域的一道曙光。作為一個長年沉浸在圖像科學研究的研究者，我深知圖像質量評價（IQA）的復雜性和重要性。從早期的簡單度量，到如今紛繁復雜的算法，IQA的演進本身就是一部濃縮的技術史。我一直關注著最新的研究動態，渴望找到能夠係統性梳理這一領域前沿成果的著作。當我第一次看到《現代圖像質量評價》的封麵時，心中便燃起瞭希望。盡管我尚未深入閱讀其具體內容，但僅從書名所蘊含的“現代”二字，我就能感受到作者的野心和本書所要達到的高度。在信息爆炸的時代，我們每天接觸的海量圖像，其背後都離不開質量的考量。無論是攝影、影視製作、醫學影像，還是自動駕駛和監控係統，圖像質量的優劣直接影響著信息傳遞的準確性和最終的用戶體驗。傳統的評價方法，如PSNR（峰值信噪比）和SSIM（結構相似性），雖然在某些場景下錶現尚可，但往往難以捕捉人眼感知的細微差彆，特彆是對於編碼失真、噪聲、模糊等復雜退化類型。因此，開發更符閤人類視覺感知特性的 IQA 模型，一直是學術界和工業界孜孜不倦追求的目標。我期望這本書能夠詳盡地介紹當前主流的 IQA 方法，不僅包括全參考（Full-Reference, FR）、減少參考（Reduced-Reference, RR）模型，更重要的是，能夠深入探討無參考（No-Reference, NR） IQA 模型的發展。NR-IQA因其無需原始參考圖像的特性，在實際應用中具有更廣泛的潛力，但同時也麵臨更大的挑戰。它需要模型能夠從單一的失真圖像中提取豐富的質量綫索，這涉及到對圖像統計特性、感知顯著性、以及人眼視覺係統的深刻理解。我非常好奇作者是如何處理這些復雜問題的，是否會提供一些創新的視角或實用的解決方案。此外，現代 IQA 的發展也離不開機器學習和深度學習技術的助力。捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等模型在圖像特徵提取和質量預測方麵展現齣瞭強大的能力。我期待書中能夠詳細闡述這些先進技術在 IQA 領域的應用，例如如何利用深度學習模型來學習更魯棒的感知特徵，以及如何構建端到端的 IQA 係統。同時，對於 IQA 評價標準、數據集以及客觀評價與主觀評價的關聯性，我也希望書中能有深入的探討。總而言之，這本書對我而言，不僅僅是一本技術手冊，更像是一次對圖像質量評價領域最新進展的係統性梳理和深入探索的邀請。
評分《現代圖像質量評價》這本書的名字，讓我瞬間來瞭興趣。作為一名對數字影像技術有著不懈追求的技術開發者，我一直在尋找能夠引領行業趨勢、提供創新解決方案的專業書籍。我深知，在當今這個信息爆炸、視覺內容泛濫的時代，圖像質量的重要性被前所未有地凸顯齣來。從社交媒體上的照片分享，到高清電影的製作，再到自動駕駛汽車中的環境感知，每一處都離不開對圖像質量的嚴格把控。然而，如何客觀、準確地評價圖像質量，卻是一個長期以來極具挑戰性的問題。傳統的評價指標，如PSNR（峰值信噪比）和SSIM（結構相似性），雖然在一定程度上能夠反映圖像的相似度，但它們往往難以捕捉人眼感知的細微差異，尤其是在麵對復雜的退化類型時。因此，我非常期待《現代圖像質量評價》這本書能夠深入探討那些能夠更貼近人眼感知的新型評價方法。我尤其關注書中是否會對基於深度學習的圖像質量評價模型進行詳細介紹。例如，捲積神經網絡（CNN）是如何被用來學習圖像的各種感知特徵，並直接預測質量分數的？是否會介紹一些創新的網絡結構，或者如何處理不同尺度的退化信息？此外，無參考圖像質量評價（No-Reference Image Quality Assessment, NR-IQA）是近年來發展迅猛的一個方嚮，我希望能在這本書中找到關於 NR-IQA 的詳盡解析。畢竟，在許多實際應用場景中，我們根本無法獲得原始的無失真圖像作為參考。這本書的存在，對我而言，不僅僅是獲取知識，更是一種思維的啓發。我希望它能為我打開一扇通往現代圖像質量評價新世界的大門，讓我能夠更深刻地理解其背後的原理，掌握最新的技術手段，並在未來的工作中，能夠更有效地解決實際問題，推動影像技術的進步。
評分在我看來，《現代圖像質量評價》這本書的齣現，正是我長久以來在數字媒體技術領域探索過程中所需的一塊關鍵拼圖。作為一名專注於圖像和視頻處理的研發人員，我每天都在與各種形式的圖像數據打交道，而如何準確、高效地評價圖像質量，始終是我工作的核心挑戰之一。我親眼見證瞭從早期基於像素差異的簡單度量，到後來引入結構相似性、感知失真度等概念的評價方法的發展。但隨著技術日新月異，尤其是深度學習的崛起，傳統的評價體係在很多方麵顯得力不從心。我迫切希望能夠找到一本能夠係統性地介紹並深入剖析當前最先進的圖像質量評價技術及其理論基礎的著作。《現代圖像質量評價》這個書名，恰好滿足瞭我對“現代”的期待。我尤其好奇書中會如何闡述基於深度學習的圖像質量評價方法。這是否包括如何利用捲積神經網絡（CNN）來自動學習圖像中的退化特徵，構建端到端的評價模型？是否會涉及一些最新的網絡架構，例如注意力機製在圖像質量評價中的應用，或者如何利用生成對抗網絡（GAN）來模擬人眼感知？我非常希望能在這本書中找到對這些前沿技術的深入解讀。同時，無參考圖像質量評價（No-Reference Image Quality Assessment, NR-IQA）是我特彆關注的一個方嚮。在許多實際的部署場景中，我們往往無法獲取原始的無失真圖像作為對比。因此，如何從一張單獨的圖像中準確預測其質量，對於實際應用具有至關重要的意義。我希望書中能夠詳盡介紹當前NR-IQA的主流技術，包括基於統計模型、字典學習以及深度學習的方法，並分析它們的適用性和局限性。這本書對我而言，不僅僅是知識的來源，更是一種技術理念的引領，它將幫助我更好地理解現代圖像質量評價的發展趨勢，掌握最新的技術工具，並在我的專業領域內做齣更具前瞻性的貢獻。
評分我對於《現代圖像質量評價》這本書抱有極大的期待，原因在於它觸及瞭我工作和研究中一個核心且日益重要的領域。作為一名專注於計算機視覺和多媒體處理的工程師，我每天都在與圖像打交道，而圖像質量的好壞，直接關係到我們算法的性能和最終産品的用戶滿意度。我常常麵臨這樣的睏境：當我們在開發新的圖像增強算法，或者評估現有壓縮編碼器的性能時，我們需要一套可靠、準確且符閤人類感知的評價體係。然而，傳統的客觀評價指標，如MSE（均方誤差）、PSNR等，雖然計算簡便，但其預測結果往往與人眼的主觀感受存在較大偏差。例如，同一張圖像，可能在PSNR數值上差異很小，但人眼卻能明顯感知到質量的顯著不同，反之亦然。這種“量化”與“感知”之間的脫節，是我在實際工作中經常遇到的瓶頸。因此，一本能夠係統性介紹“現代”圖像質量評價方法的書籍，對我來說具有非凡的價值。我尤其關注書中是否會深入探討那些能夠更好地模擬人類視覺係統（Human Visual System, HVS）的評價模型。這包括但不限於基於局部特徵的相似性度量，對圖像結構、紋理、顔色等關鍵信息的敏感性分析，以及如何利用心理視覺學原理來構建更具說服力的客觀評價指標。我還在思考，現代 IQA 是否已經開始融入一些更高級的感知機製，例如注意力機製（Attention Mechanism）在圖像質量評價中的應用，或者是否會介紹一些基於深度學習的端到端 IQA 模型。這些模型能夠從原始圖像中自動學習到與質量相關的特徵，從而擺脫對手工設計特徵的依賴，這無疑是 IQA 領域的一大進步。此外，對於無參考圖像質量評價（No-Reference Image Quality Assessment, NR-IQA）的討論，我也是非常感興趣。在許多實際場景中，我們無法獲得原始的無失真參考圖像，例如在處理用戶上傳的圖片或監控錄像時。這時，NR-IQA模型的有效性就顯得尤為重要。我希望書中能夠詳細介紹當前 NR-IQA 的主流方法，包括那些基於統計模型、字典學習、以及深度學習的方法，並探討它們各自的優缺點和適用範圍。這本書的存在，或許能夠為我提供一套更全麵、更前沿的圖像質量評價工具箱，幫助我更精準地評估算法效果，優化産品設計，最終提升用戶體驗。
評分《現代圖像質量評價》這個書名本身就足夠吸引我瞭，作為一個在數字影像領域深耕多年的技術愛好者，我見證瞭圖像質量評價技術從萌芽到蓬勃發展的全過程。最初，我們滿足於簡單的像素級差異計算，但很快就發現，這種方式遠不足以反映人眼的真實感受。隨後，以SSIM為代錶的結構相似性度量，在一定程度上彌補瞭這一不足，但隨著圖像退化形式的多樣化，以及分辨率的飛速提升，我們又進入瞭一個新的時代。我尤其看重“現代”這個詞所代錶的含義，它暗示著這本書將涵蓋最前沿的技術和理念。我非常期待書中能夠對當前流行的基於深度學習的圖像質量評價方法進行深入的剖析。例如，捲積神經網絡（CNN）如何在特徵提取階段捕捉圖像中的退化信息？又如何通過端到端的模型直接預測質量分數？這是否涉及到一些新穎的網絡結構設計，比如殘差網絡（ResNet）、密集連接網絡（DenseNet）或者注意力機製的應用？我希望書中不僅會列舉這些模型，還會對其背後的原理、訓練方法、以及在不同類型的退化（如模糊、噪聲、壓縮失真、僞影等）上的錶現進行詳細的論述。此外，我一直對無參考圖像質量評價（NR-IQA）的發展感到好奇。在很多實際應用場景，比如網絡直播、視頻分享平颱，我們很難獲得原始的無失真圖像作為參考。因此，如何從一張單獨的圖像中預測其質量，就顯得尤為重要。我希望這本書能夠提供關於 NR-IQA 的全麵視角，包括那些基於統計模型的方法（如利用圖像的局部統計特性），基於字典學習的方法，以及當前最熱門的基於深度學習的 NR-IQA 方法。這本書對我來說，不隻是一本關於技術方法的介紹，更像是一次對圖像質量評價技術未來發展方嚮的預測和指引。我希望通過閱讀這本書，能夠對現代 IQA 的理論基礎、算法模型、評價體係以及實際應用有一個更深刻、更係統的認識。
評分《現代圖像質量評價》這本書的齣現，對我而言，無異於在浩瀚的數字影像技術海洋中找到瞭一座燈塔。作為一名長久以來緻力於圖像與視頻處理技術的研究人員，我深知圖像質量評價（IQA）在推動技術進步、提升用戶體驗方麵所扮演的關鍵角色。我親身經曆瞭從早期簡單粗暴的像素級比較，到後來對結構、紋理、感知失真等更精細化特徵的探索。然而，隨著圖像分辨率的幾何級增長，以及視覺內容呈現形式的多樣化，傳統的IQA方法常常顯得力不從心，難以真正反映人眼的感知。因此，“現代”二字，讓我對這本書寄予瞭厚望，我期待它能夠為我揭示當前IQA領域的最新發展和最前沿的技術。我特彆想瞭解書中是如何闡述基於深度學習的IQA方法的。這是否涉及到如何利用捲積神經網絡（CNN）來自動學習圖像中的退化特徵，如何構建能夠處理各種復雜退化（如編碼失真、噪聲、模糊、色彩失真等）的端到端模型？我希望書中能夠深入探討這些模型的設計理念、訓練策略以及它們在實際應用中的錶現。此外，無參考（No-Reference, NR）IQA是當前IQA領域一個極其重要的分支，我非常期待書中能對其有詳盡的論述。在實際應用中，例如在流媒體播放、用戶上傳內容審核等場景，我們往往缺乏原始的無失真參考圖像，此時NR-IQA模型的重要性便凸顯齣來。我希望書中能夠全麵介紹當前NR-IQA的主流技術，包括基於統計模型、字典學習，以及最熱門的深度學習方法，並對其優缺點進行深入的分析。這本書對我而言，不僅僅是獲取新知，更是一種思維的啓迪，它將幫助我構建一個更加係統、更具前瞻性的IQA知識體係，從而在未來的研究和工作中，能夠更精準地評估圖像質量，並不斷推動影像技術的創新與發展。
評分《現代圖像質量評價》這本書的齣現，無疑是為我這樣長期在計算機視覺和圖像處理領域深耕的研究者和工程師，注入瞭一劑強心針。我一直深知，在數字圖像的海洋中，如何準確地衡量一張圖像的“好壞”，並使其更符閤人類的視覺感知，是一項既基礎又充滿挑戰的任務。從早期的簡單客觀指標，到如今的復雜感知模型，IQA的進化史就是一部技術與人類視覺認知博弈的曆史。我非常期待這本書能夠係統地梳理和介紹“現代”的IQA方法，特彆是那些能夠超越傳統量化指標局限性的技術。我尤其關注書中是否會對基於深度學習的IQA模型進行深入的剖析。例如，捲積神經網絡（CNN）是如何被巧妙地設計來提取圖像中與質量相關的特徵？端到端的IQA模型又是如何工作的，它們是否能夠有效地處理各種復雜且多樣的圖像退化？我希望書中能夠提供一些具體的算法細節和實現思路，而不僅僅是泛泛而談。此外，無參考圖像質量評價（No-Reference Image Quality Assessment, NR-IQA）是近年來發展最為迅猛且具有巨大應用潛力的方嚮。在許多實際場景中，我們無法獲得原始的參考圖像，因此NR-IQA模型的有效性至關重要。我非常希望能在這本書中找到關於NR-IQA的全麵介紹，包括那些基於統計特徵的模型，以及當前最前沿的深度學習驅動的NR-IQA方法，並希望書中能夠對其各自的優缺點和適用範圍進行深入的討論。這本書對我來說，不隻是一本技術教材，更是一次對圖像質量評價領域最新思想和技術的深度導覽，它將極大地幫助我更新知識體係，並在未來的研究和開發中，能夠更有效地評估和提升圖像質量。
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