基于感知加权失真的压缩图像质量指标。

压缩图像的客观质量评估对于各种图像压缩系统至关重要,这些系统对于图像的传递和存储至关重要。 尽管均方误差(MSE)在计算上很简单,但反映压缩图像的感知质量可能并不准确,而该质量也受到诸如遮盖效果之类的人类视觉系统(HVS)的特征的极大影响。 本文提出了一种基于感知加权失真(MSE)的图像质量度量(IQM)。 为了捕获HVS的特征,提出了一个随机图来测量掩蔽效果,并提出了一种预处理方案来模拟HVS初始部分中发生的处理。 由于掩蔽效果高度依赖于结构的随机性,因此使用具有统计模型的邻域的预测误差来衡量掩蔽的重要性。 同时,可以通过用低通滤波器进行预处理来去除高频中难以察觉的信号。 研究了掩蔽效果前后的失真之间的关系,并提出了一种掩蔽调制模型来模拟预处理后的掩蔽效果。 所提出的IQM的性能在具有各种压缩失真的六个图像数据库上得到了验证。 实验结果表明,该算法优于其他基准IQM。