1．目的及意义

1.1研究目的及意义

随着计算机互联网各种网络信息传输等技术的不断成熟和高速发展，我们日常的生产、生活等方式发生了巨大的改变，而这些我们能看到的改变所发生的先决条件是大量信息的快速传递和交换。在传输的信息当中，视觉所获的的图像信息远远比语言和文字所获得的信息更加准确，更容易获得有效直观的信息，因此，信息传递中的图像处理技术变得越来越重要。

在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点，因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。在图像的获取、处理、传输和记录的过程中，由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善，加之物体运动、噪声污染等原因,不可避免地带来某些图像失真和降质，这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。

比如，在图像识别中，所采集到的图像质量直接影响识别结果的准确性和可靠性；又如，远程会议和视频点播等系统受传输差错、网络延迟等不利因素影响，都需要在线实时的图像质量监控，以便于服务提供商动态地调整信源定位策略，进而满足服务质量的要求；在军事应用方面，战场监视和打击评估的效果也取决于无人机等航拍设备所采集到的图像或视频的质量。因此，图像质量的合理评估具有非常重要的应用价值。

图像系统的输出一般是供人观察和使用的，因而图像质量的最终评价者是人。由于图像的质量情况取决于观察者对于图像的满意程度，因此人的主观评价方法会更加准确的对图像做出相对更加正确的评价。图像质量的主观评价方法相对来说会更加接近图像的真实质量，它也是国家公认的图像质量评价方法之一。但是主观评价有其不可避免的自身的缺陷，人的主观评价往往会由自身的心情、知识水平等自身因素和观察条件的影响，因此其评价结果存在不稳定性、不可重现性，使得这种方法的实际应用受到了限制。而且有些领域无法使用主观评价，因此图像质量客观评价系统的研究与实现十分有必要。

图像质量的客观评价方法是结合人类视觉系统的主观感知图像原理建立相应的数学模型，然后通过数学公式计算得到结果，从而对图像的质量作出评价。客观评价方法依赖于主观评价方法来进行设计，其最终的目标就是应用计算模型并结合人类感知来设计出自动准确评价图像质量的模型，最后，达到使用计算机去模拟人类视觉系统来对图像做出精确评价的目的。目前来看，对图像质量评价的研究已经横跨了物理、数学、心理学、医学等多个学科领域，逐渐成为了跨学科的重点研究领域，相应的理论和技术也忽见发展起来，是当前图像视频处理领域的基础和前沿问题之一，具有重要的研究和应用价值。

1.2国内外研究现状

从有没有人参与的角度区分，图像质量评价方法有主观评价和客观评价两个分支。主观评价以人作为观测者，对图像进行主观评价，力求能够真实地反映人的视觉感知；客观评价方法借助于某种数学模型，反映人眼的主观感知，给出基于数字计算的结果。图像质量的主观评价只涉及人作出的定性评价，它以人为观察者，对图像的优劣作出主观的定性评价。对于观察者的选择一般考虑未受训练的“外行”或者训练有素的“内行”。该方法是建立在统计意义上的，为保证图像主观评价在统计上有意义，参加评价的观察者应该足够多。

图像质量客观评价的基本目标是设计能精确和自动感知图像质量的计算模型。其终极目标是希望用计算机来代替人类视觉系统去观看和认知图像。在国际上，图像质量客观评价通常是通过测试多个影响影像质量的因素的表现，并通过计算模型获得图像质量量化值与人类主观观测值一致性的好坏来评估的。经过40余年的发展，国际上的研究者在图像质量评价的研究上取得了显著的成果，但是国内对图像质量评价方法的研究还不多，研究者主要集中在西安电子科技大学等一些高校和科研机构中，随着图像质量评价的发展，近些年来吸引了一些研究者对图像质量评价方法进行研究。

例如美国的Imatest和法国的DxO analyzer就是其中比较出名的图像质量客观评价系统。都是将影像质量评测拆分成多个测试项目，分别对每个项目进行测试、打分。两者相比，DxO analyzer的测试项目会稍微全面一些。无论是Imatest还是DxO analyzer，两个测试系统都是通过“测试卡 光源环境 测试软件=测试结果”的模式。通过各种各样的测试卡和光源，在实验室中模拟各种环境，再把成像结果输入软件系统，由系统自动分析，最后得出结果。我们之所以能看到东西，那是因为物品发出光或者是反射光线，所以，影像质量评测实验室往往会有两种光源：透射性和反射型。京立LLV-9300就是最为被广泛运用的光源之一，它能模仿非常多的环境亮度。

总体上看，当前国内外对图像客观质量评价的研究正在逐步深入，但在混合失真评价研究、图像色彩特征信息研究、通用型无参考质量评价研究等领域还有许多未知的问题有待进一步探索。{title}

2. 研究的基本内容与方案

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