王朝云　　蒋刚毅　　郁梅，2　　陈芬

基于流形特征相似度的感知图像质量评价

王朝云1蒋刚毅1郁梅1，2陈芬1

图像质量评价（Image quality assessment，IQA）的目标是利用设计的计算模型得到与主观评价一致的结果，而人类视觉感知特性是感知图像质量评价的关键.大量研究发现，认知流形和拓扑连续性是人类感知的基础即人类感知局限在低维流形之上.基于图像低维流形特征分析，本文提出了基于流形特征相似度（Manifold feature similarity，MFS）的全参考图像质量评价方法.首先，利用正交局部保持投影算法来模拟大脑的视觉处理过程获取最佳映射矩阵进而得到图像的低维流形特征，通过流形特征的相似度来表征两幅图像的结构差异，从而反映感知质量上的差异.其次，考虑亮度失真对人眼视觉感知的影响，通过图像块均值计算亮度相似度并用于评价图像的亮度失真；最后，结合两个相似度得到图像的客观质量评价值.在四个公开图像测试库上的实验结果表明，所提出方法与现有代表性的图像质量方法相比总体上具有更好的评价结果.

图像质量评价，流形特征相似度，正交局部保持投影，视觉感知

引用格式王朝云，蒋刚毅，郁梅，陈芬.基于流形特征相似度的感知图像质量评价.自动化学报，2016，42（7）:1113-1124

图像质量评价是图像处理领域中充满挑战性的问题［1［4］提出的结构相似度（Structural similarity，SSIM）算法与PSNR等方法相比性能改进明显，引起了学者们的关注；在其后续工作中，Wang等又提出了多尺度的SSIM（Multi-scale structural similarity，MS-SSIM），改进了SSIM的性能［5］.Zhang等……