1、隨著數(shù)字成像系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,數(shù)字圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要性日益增長.主觀評(píng)價(jià)方法繁瑣、耗資,無法實(shí)時(shí)操作,客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)研究的目的就是開發(fā)能自動(dòng)預(yù)測感知圖像質(zhì)量的方法.目前提出的大多數(shù)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法衡量的是圖像保真度,而不是感知的圖像質(zhì)量.圖像保真度只是衡量圖像質(zhì)量的眾多因素中的一個(gè),與圖像質(zhì)量并不直接相關(guān).不同于傳統(tǒng)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法以評(píng)價(jià)保真度為目的,該文將研究重點(diǎn)放在與主觀感受相關(guān)的圖像質(zhì)量屬性的評(píng)價(jià)上.為了和傳統(tǒng)方法加以區(qū)分,該文中

2、稱為圖像吸引度評(píng)價(jià).該方法不存在參考圖像,屬于"無參考"圖像質(zhì)量評(píng)價(jià).圖像吸引度可以定義為當(dāng)?shù)谌?非圖像的拍攝者和被攝者)觀察圖像時(shí),該圖像能引起的興趣程度,反映的是被觀察圖像本身給觀看者的主觀感受.該文把圖像吸引度主觀評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)結(jié)果作為特征選擇的依據(jù),根據(jù)由主觀實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié)出的圖像吸引度影響因素列表,并考慮到目前的圖像處理水平,我們選擇了人臉及圖像的模糊度、彩色度和對(duì)比度作為特征來評(píng)價(jià)圖像吸引度.由于人臉是人物中最引人注意的部分,一幅

3、圖像中人臉的信息對(duì)該圖像的吸引度具有很大的影響,但前人沒有就這個(gè)問題展開研究.我們在大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過對(duì)人臉的大小和位置信息的分析,首次提出了基于高斯混合模型(GMM)的人臉吸引度模型,并使用期望最大值算法(EM)得到模型參數(shù).在圖像模糊度評(píng)價(jià)方面,通過對(duì)現(xiàn)有算法的分析,我們提出了一種改進(jìn)的基于邊緣寬度的模糊度評(píng)價(jià)算法,取得了較好的效果;在圖像彩色度評(píng)價(jià)方面,通過實(shí)驗(yàn)比較,我們選擇了基于彩色空間統(tǒng)計(jì)特性的算法作為評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,與主觀