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图像对人类提供的信息之丰富生动是文字、声音等其他媒体无法比拟的。所谓“耳听为虚眼见为实”。现在网络上更流行一句话：有图有真相,这些都从生活中反映了图像的重要性。但是图像在获取、压缩、传输、处理和存储等各种过程中都会产生各种各样类型的失真,如果失真程度比较小,会影响到图像的美观；而如果失真程度比较大的时候,会造成观察者理解上的偏差甚至无法理解。图像质量评价的目的是寻找一个理想的数学模型对图像的质量进行评价,使得评价结果能和主观图像质量评价结果取得一致。图像的重要性直接推动了学者对图像质量评价方法的研究,并且取得了很多成果。本文首先详细介绍了主观图像质量评价方法和目前比较流行的数据库。在研究先辈提出的理论基础和各种经典的客观图像质量评价方法之后,提出了一种基于特征相似性和多尺度几何分析的半参考型图像质量评价方法。众所周知人类视觉系统特性对图像质量评价方法的是非常重要的,因为人就是通过其视觉系统去观察和理解图像的。如果充分考虑到人类视觉特性,那么此方法将会得到与主观评价结果一致性最高的效果,但是由于人类视觉系统(Human Visual System, HVS)的复杂繁多性,目前为止人类对它研究得到的成果尚处于低级阶段,我们要做的是不断地研究人类视觉系统的特性,并且利用已经研究得到的特性设计图像质量评价模型,以取得最优的结果。本文提出了一种基于特征相似性和多尺度几何分析的客观图像质量评价方法(image quality assessment based on feature-similarity and multi-scale geometric analysis, FMGA)。该方法从人类视觉特性的不同角度出发,对图像的质量进行客观评价。人眼主要是根据图像中的低级特征(例如边缘等)来理解图像。而相位一致性(phase congruency,PC)’恰是对这一特征的最好描述。考虑到相位一致性不受对比度的影响,而图像局部对比度信息又会影响到人类对图像的评价,因此梯度信息(gradient magnitude,GM)作为辅助因素和相位一致性共同构成特征相似性。多尺度几何分析则考虑了人类视觉特性(Human Visual System, HVS)的多通道特性,作为第三个被考虑的因素。相位一致性、梯度信息和多尺度几何分析三种特征相结合得到图像的质量。本文通过LIVE(Laboratory for Image & Video Engineering)图像库和TID2008 (TAMPERE IMAGE DATABASE 2008 TID2008)图像库,将本文提出的方法与基于多尺度几何分析图像质量评价方法和基于特征相似性图像质量评价方法进行比较,实验结果表明改进之后的方法更加符合人类主观评价得到的结果。