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面向图像集的置信区间内一致性增强质量评价准则

刘浩 孙晓帆 张鑫生 吴乐明 况奇刚

刘浩, 孙晓帆, 张鑫生, 吴乐明, 况奇刚. 面向图像集的置信区间内一致性增强质量评价准则[J]. 电子与信息学报, 2019, 41(1): 219-225. doi: 10.11999/JEIT180272
引用本文: 刘浩, 孙晓帆, 张鑫生, 吴乐明, 况奇刚. 面向图像集的置信区间内一致性增强质量评价准则[J]. 电子与信息学报, 2019, 41(1): 219-225. doi: 10.11999/JEIT180272
Hao LIU, Xiaofan SUN, Xinsheng ZHANG, Leming WU, Qigang KUANG. Consistency Enhancement Quality Assessment Criterion in Confidence Interval for Image Set[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2019, 41(1): 219-225. doi: 10.11999/JEIT180272
Citation: Hao LIU, Xiaofan SUN, Xinsheng ZHANG, Leming WU, Qigang KUANG. Consistency Enhancement Quality Assessment Criterion in Confidence Interval for Image Set[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2019, 41(1): 219-225. doi: 10.11999/JEIT180272

面向图像集的置信区间内一致性增强质量评价准则

doi: 10.11999/JEIT180272
基金项目: 上海市自然科学基金(18ZR1400300)
详细信息
    作者简介:

    刘浩:男,1977年生,副教授,研究方向为图像处理与通信

    孙晓帆:女,1993年生,硕士生,研究方向为水下图像增强及质量评价

    张鑫生:男,1992年生,硕士生,研究方向为压缩域图像分析

    吴乐明:男,1993年生,硕士生,研究方向为图像集压缩及评价

    况奇刚:男,1994年生,硕士生,研究方向为图像超分辨率

    通讯作者:

    刘浩 liuhao@dhu.edu.cn

  • 中图分类号: TP391

Consistency Enhancement Quality Assessment Criterion in Confidence Interval for Image Set

Funds: The Natural Science Foundation of Shanghai (18ZR1400300)
  • 摘要:

    在对整个图像集进行增强质量评价时,现有的平均准则会随着不同图像集非一致性地变化,从而导致较大的评价质量波动。为此,该文提出一个面向图像集的置信区间内一致性增强质量评价准则,通过设置应用参数并使用置信区间筛选数据,再比较各图像增强前后的质量分数差值,由此评估图像质量增强的一致性,最终计算出一致性增强质量分数有效值。在众多图像增强算法中,所提准则能够挑选出具体应用所需要的稳定性强、可靠性高的增强算法。实验结果表明,所提准则具有良好的主客观评价一致性,性能优于当前的平均准则,为各种图像增强算法提供了一个可用于任意图像集的质量评价准则。

  • 图  1  不同图像增强算法的定性比较

    图  2  各增强算法下的质量分数曲线

    图  3  典型水下图像

    图  4  图像增强前后的熵值质量分数对比

    图  5  CEQA准则的质量评价体系

    图  6  CEQA准则的流程图

    图  7  各幅图像的图像质量分数

    表  1  熵值的平均分数对比

    算法原图逆滤波[6]均值滤波[7]动态阈值白平衡[8]直方图均衡[9]CLAHE-RGB[10]对比度拉伸[11]无监督颜色模型[12]
    熵值7.417.477.387.187.497.727.217.55
    下载: 导出CSV

    表  2  平均准则的平均值与CEQA准则的${\rm{CEQ}}{{\rm{A}}_{{\rm{eff}}}}$值的对比(在UCIQE方法下)

    图像集原图动态阈值白平衡[8]对比度拉伸[11]
    平均值图像集a0.4220.4270.426
    图像集b0.4180.4080.433
    图像集c0.4190.3890.446
    ${\rm{CEQ}}{{\rm{A}}_{{\rm{eff}}}}$值图像集a–0.1010.698
    图像集b–0.5100.294
    图像集c–0.7920.199
    下载: 导出CSV

    表  3  熵值的${\rm{CEQ}}{{\rm{A}}_{{\rm{eff}}}}$

    增强算法CLAHE-RGB[10]逆滤波[6]无监督颜色模型[12]直方图均衡[9]动态阈值白平衡[8]对比度拉伸[11]均值滤波[7]
    ${\rm{CEQ}}{{\rm{A}}_{{\rm{eff}}}}$值0.2020.193–0.025–0.205–0.609–0.713–0.8057
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-03-23
  • 修回日期:  2018-09-05
  • 网络出版日期:  2018-09-19
  • 刊出日期:  2019-01-01

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