数字图像评价研究.doc

摘要：自从进入二十一世纪，电子技术飞速发展,各种电子产品层出不穷，如：个人电脑、数码相机、智能手机、多媒体技术等,人们对于图片的可观性和清晰度要求也就水涨船高了，这就要求对于数字图像的处理技术和方法需要进一步完善，一种最优化的、最满足人类视觉特性的处理技术放佛已经迫在眉睫了。然而虽然对于数字图像处理技术现在已经比较成熟，但似乎仍没有一种确切的方法能达到人们想要的结果。数字图像的采集、显示、压缩、传输和存储等这些步骤都会造成图像不可避免的失真，从而影响到用户的直接体验。人类百分之六十多的信息量来源于眼睛，所以图像便成为人类获取信息最重要的途径, 所以对其进行评价研究己经成为了图像信息工程中至关重要的一个课题。

其实,图像处理之后的直接终端还是人类的眼睛, 最基本的图像质量评价方法其实是基于主观评价, 不过主观评价图像的方法存在着太多的局限性, 极易受到多方面的主观因素的影响,并且这种方法的结果其实是对一副图像打了一个印象分,这样的评价方法不但模糊而且也很难据此提出改善图像质量的一些建议,并不适合大量应用在工程之中,于是国内外学者和研究机构把主要精力放在研究数字图像的客观评价方法上。

因此本文首先简要的介绍了人眼系统的相关知识:HVS结构、HVS基本特性、人眼成像原理等,下来介绍了比较广泛使用的几种客观评价方法，并分析这几种方法的基本原理和具体步骤，重点选取常见的结构相似度评价算法进行比较细致的评价研究。

关键词：数字图像评价研究;均方误差;峰值信噪比;最大熵值;结构相似度

目录

摘要

ABSTRACT

1　绪论-1

1.1课题研究的背景和意义-1

1.2国内外研究现状-2

1.3本课题研究工作与结构安排-2

2 数字图像评价研究的简介及方法-4

2.1 数字图像简介-4

2.2数字图像处理概述-5

2.2.1 基于人眼结构的图像评价-5

2.2.2 图像评价研究的主要内容-6

2.2.3 评价的基本特点-7

2.2.4 数字图像评价主要应用-7

2.3 数字图像评价研究方法现状-8

2.3.1 常见的评价方法-8

2.3.2 数字图像评价的客观评价法-8

2.4常见客观评价法简介-9

2.4.1均方误差法（MSE）-9

2.4.2 峰值信噪比（PSNR）-9

2.4.3 一维最大熵法原理-9

2.4.4 结构相似度质量评价方法-10

3 部分客观评价法评价结果分析-11

3.1 结构相似度质量评价方法-11

3.2 图像评价法分析总结-13

4 总结和展望-15

4.1全文总结-15

4.2前景展望-15

致谢-16

参考文献-17