1、圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)在圖像和視頻編碼里是一個(gè)非常重要的課題，它不僅是衡量圖像視頻壓縮算法效果的指標(biāo)，而且是編碼率失真優(yōu)化的準(zhǔn)則。而由于基于主觀感知的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)腦科學(xué)的研究有極大依賴(lài)性，一直以來(lái)是一個(gè)具有爭(zhēng)議性的課題。
　　本文廣泛收集了腦科學(xué)有關(guān)的資料并且研究了其對(duì)視覺(jué)信息的處理過(guò)程，提出了一種較符合人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)特性的質(zhì)量評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。
　　由于人眼對(duì)不同頻率的敏感特性的不同，圖像的全局和局部信息都影響著人眼對(duì)圖像的視覺(jué)感知

2、，本文提出了基于全局和局部信息的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Spatial Frequency Component Using Global and Local Information(SFCGL)。在此基礎(chǔ)上，人眼對(duì)視覺(jué)信息的復(fù)雜多層次處理過(guò)程和對(duì)顏色的敏感性進(jìn)一步促使本文在多尺度和彩色圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)上做進(jìn)一步的研究。在SFCGL里，存在于低頻部分的全局信息的失真主要通過(guò)修改的平均絕對(duì)差和平移修正因子來(lái)衡量，存在于高頻部分的局部信息失真通過(guò)成熟的

3、Structure Similarity(SSIM)來(lái)衡量，在全局和局部信息的融合上，采用了參差圖像的陡峭度來(lái)決定每部分的權(quán)值大小。在多尺度的SFCGL上，小波分解后在對(duì)焦高頻用SSIM來(lái)衡量，在低頻部分同SFCGL的處理，在單向高頻部分采用了其對(duì)應(yīng)向量的相關(guān)性來(lái)衡量，各個(gè)部分的結(jié)果采用線性加權(quán)綜合。彩色圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)作為一個(gè)補(bǔ)充研究在最后給出。
　　實(shí)驗(yàn)證明，在LIVE數(shù)據(jù)庫(kù)上，SFCGL結(jié)果優(yōu)于主流的SSIM但是相對(duì)于結(jié)果最好