赵 馨,侯国家,潘振宽,李景明,王国栋

(青岛大学 计算机科学技术学院,山东 青岛 266071)

0 概述

由于海洋、河流和湖泊等水下资源丰富,水下图像处理技术引起研究人员的广泛关注,并成为重要的研究课题。高质量的水下图像对于该技术的研究至关重要,因而建立有效、客观的水下图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)对于高质量水下图像的应用具有重大意义。

水下图像质量评价包括主观评价和客观评价[1-3]。主观评价是测试人员通过对目标图像进行观察做出的评价。一般采用平均主观得分(Mean Opinion Score,MOS)或平均主观得分差异(Differential Mean Opinion Score,DMOS),即人眼对无失真图像和有失真图像评价得分的差异[4]来进行主观评价。但是在实际应用中,主观评价常受到测试人员的知识水平、观测时间、所处位置的光照等诸多因素限制,需要测试人员进行多次重复实验来提高评价的准确度。此外,主观评价的不确定性导致其无法用数学模型进行描述,因而难以实现高质量的评价[5]。客观评价是通过一定的算法采用数学手段对图像视觉质量的评价。客观评价包括全参考图像质量评价(Full-Reference Image Quality Assessment,FR-IQA)、半参考图像质量评价(Reduced-Reference Quality Assessment,RR-IQA)和无参考图像质量评价(No-Reference Image Quality Assessment,NR-IQA)[6-7]。因为水下图像处理技术发展时间较短,研究人员对于该技术还未达到共识,同时因为无法获取高质量的水下参考图像,所以现存的水下图像质量评价多数为无参考图像质量评价。

在水下图像处理技术发展的早期,研究人员对水下图像质量评价主要是主观评价或者对大气图像质量的客观评价,得到的结果不能准确地反映水下图像的实际质量[8-10]。……