![现代图像质量评价 [Modern Image Quality Assessment]](https://pic.windowsfront.com/11609209/54af2726Nd761d3f5.jpg)
具体描述
内容简介
现有的图像质量主观评价方法和客观评价方法进行简单介绍，同时指出MSE评价模型存在的问题；介绍了自下而上的全参考图像质量评价方法，分析了人类视觉系统生理学特性和基于误差统计理论的图像质量评价方法框架，介绍了具有典型代表性的6种图像质量评价模型，指出了误差视觉评价方法的局限性；介绍了自上而下的全参考图像质量评价方法，重点阐述了结构相似性评价方法和信息理论评价方法，大量实验展现了2种评价方法较误差视觉评价方法有更加优异的性能表现；讨论了无参考图像质量评价，提出了3种面向特定应用的无参考图像质量评价方法。作者简介
王周，加拿大滑铁卢大学电子与计算机工程系教授。IEEE会士。IEEE多媒体信号处理技术委员会委员。两次获得IEEE信号处理协会最佳论文奖。图像和视频质量评价领域专家。提出了图像质量评价的结构相似性指标，目前是图像评价的标准方法。阿兰·博维克：IEEE会士。得克萨斯大学（Austin）图像与视频工程实验室（LIVE）的主任。博维克博士在图像与视频处理领域已经发。T400多篇技术论文。并持有两项美国专利，曾经获得过IEEE信号处理学会的杰出报告人称号。他是IEEE信号处理学会优质服务奖、IEEE第三次千禧奖章的获得者，并两次成为国际模式识别学会大奖的优秀奖得主。
内页插图
目录
第1章 绪论1.1 主观和客观图像质量评价方法
1.2 MSE存在的问题
1.3 客观图像质量评价方法分类
1.3.1 全参考、无参考和部分参考图像质量评价方法
1.3.2 面向通用和特定应用的图像质量评价方法
1.3.3 自底向上和自顶向下的图像质量评价方法
1.4 本书的组织
第2章 自底向上全参考图像质量评价方法
2.1 基本思想
2.2 人类视觉系统
2.2.1 早期HVS原理
2.2.2 心理学HVS特征
2.3 误差视觉方法架构
2.3.1 预处理
2.3.2 通道分解
2.3.3 误差标准化
2.3.4 误差汇聚
2.4 图像质量评价算法
2.4.1 Daly模型
2.4.2 Lubin模型
2.4.3 Safranek-Johnson模型
2.4.4 Teo-Heeger模型
2.4.5 Watson的DCT模型
2.4.6 Watson小波模型
2.5 讨论
2.5.1 质量定义问题
2.5.2 阈值问题
2.5.3 自然图像复杂性问题
2.5.4 相关性去耦合问题
2.5.5 感知交互问题
第3章 自顶向下的全参考图像质量评价方法
3.1 基本思想
3.2 结构相似性方法
3.2.1 结构相似性和图像质量
3.2.2 空域结构相似性指标
3.2.3 复小波域结构相似性指标
3.2.4 结构相似性指标的说明
3.3 信息理论方法
3.3.1 信息保真度和图像质量
3.3.2 视觉信息保真度方法
3.3.3 信息理论指标的说明
3.4 讨论
第4章 无参考图像质量评价
4.1 基本思想
4.2 块压缩图像所用的无参考图像质量评价
4.2.1 空域方法
4.2.2 频域方法
4.3 小波图像压缩的无参考图像质量测量
4.4 讨论
第5章 部分参考图像质量评价
5.1 基本思想
5.2 基于自然图像统计的小波域部分参考评价方法
5.3 讨论
第6章 展望
6.1 总结
6.2 未来发展方向
参考文献
前言/序言
用户评价
《现代图像质量评价》这本书的出现，无疑是为我这样长期在计算机视觉和图像处理领域深耕的研究者和工程师，注入了一剂强心针。我一直深知，在数字图像的海洋中，如何准确地衡量一张图像的“好坏”，并使其更符合人类的视觉感知，是一项既基础又充满挑战的任务。从早期的简单客观指标，到如今的复杂感知模型，IQA的进化史就是一部技术与人类视觉认知博弈的历史。我非常期待这本书能够系统地梳理和介绍“现代”的IQA方法，特别是那些能够超越传统量化指标局限性的技术。我尤其关注书中是否会对基于深度学习的IQA模型进行深入的剖析。例如，卷积神经网络（CNN）是如何被巧妙地设计来提取图像中与质量相关的特征？端到端的IQA模型又是如何工作的，它们是否能够有效地处理各种复杂且多样的图像退化？我希望书中能够提供一些具体的算法细节和实现思路，而不仅仅是泛泛而谈。此外，无参考图像质量评价（No-Reference Image Quality Assessment, NR-IQA）是近年来发展最为迅猛且具有巨大应用潜力的方向。在许多实际场景中，我们无法获得原始的参考图像，因此NR-IQA模型的有效性至关重要。我非常希望能在这本书中找到关于NR-IQA的全面介绍，包括那些基于统计特征的模型，以及当前最前沿的深度学习驱动的NR-IQA方法，并希望书中能够对其各自的优缺点和适用范围进行深入的讨论。这本书对我来说，不只是一本技术教材，更是一次对图像质量评价领域最新思想和技术的深度导览，它将极大地帮助我更新知识体系，并在未来的研究和开发中，能够更有效地评估和提升图像质量。
评分《现代图像质量评价》这本书，对我而言，绝不仅仅是一本技术手册，它更像是我在图像处理领域漫漫求索之路上的一个重要里程碑。作为一名在媒体技术行业打拼多年的工程师，我深知图像质量评价（IQA）在整个数字内容生产和传播链条中的核心地位。从早期的胶片时代到如今的超高清数字时代，人们对图像质量的要求从未停止过提升，而IQA技术也一直在不断演进，试图更精准地捕捉人眼的感知体验。我一直关注着IQA领域的前沿动态，尤其是那些能够超越传统指标局限性的新型方法。当我看到“现代”二字时，心中便燃起了无限的希望。我非常期待这本书能够深入探讨当前最热门的基于深度学习的IQA模型。例如，作者是如何利用卷积神经网络（CNN）来捕捉图像的细微失真，如何构建能够处理多种退化类型的端到端模型？是否会介绍一些在大型数据集上训练出的，表现优异的深度学习IQA模型？我尤其对书中是否会涉及无参考（No-Reference, NR）IQA的内容感到好奇。在实际应用中，例如在社交媒体平台、视频会议系统或在线教育平台，我们往往缺乏原始的参考图像。因此，NR-IQA技术的成熟与否，直接影响着这些应用的质量控制和用户体验。我希望书中能够详细介绍当前NR-IQA领域的主要技术流派，包括那些基于统计特征、基于深度学习的模型，并对其优劣势进行客观的分析。此外，一本优秀的IQA书籍，还应该能够提供关于如何构建和利用IQA数据集的指导，以及如何更科学地进行主观评价实验。我期待这本书能够为我提供一个全面、深入且与时俱进的图像质量评价知识体系，让我能够更好地理解和应用现代IQA技术，并在我的工作中不断优化图像处理的各个环节，最终提升用户对数字内容的满意度。
评分《现代图像质量评价》这个书名本身就足够吸引我了，作为一个在数字影像领域深耕多年的技术爱好者，我见证了图像质量评价技术从萌芽到蓬勃发展的全过程。最初，我们满足于简单的像素级差异计算，但很快就发现，这种方式远不足以反映人眼的真实感受。随后，以SSIM为代表的结构相似性度量，在一定程度上弥补了这一不足，但随着图像退化形式的多样化，以及分辨率的飞速提升，我们又进入了一个新的时代。我尤其看重“现代”这个词所代表的含义，它暗示着这本书将涵盖最前沿的技术和理念。我非常期待书中能够对当前流行的基于深度学习的图像质量评价方法进行深入的剖析。例如，卷积神经网络（CNN）如何在特征提取阶段捕捉图像中的退化信息？又如何通过端到端的模型直接预测质量分数？这是否涉及到一些新颖的网络结构设计，比如残差网络（ResNet）、密集连接网络（DenseNet）或者注意力机制的应用？我希望书中不仅会列举这些模型，还会对其背后的原理、训练方法、以及在不同类型的退化（如模糊、噪声、压缩失真、伪影等）上的表现进行详细的论述。此外，我一直对无参考图像质量评价（NR-IQA）的发展感到好奇。在很多实际应用场景，比如网络直播、视频分享平台，我们很难获得原始的无失真图像作为参考。因此，如何从一张单独的图像中预测其质量，就显得尤为重要。我希望这本书能够提供关于 NR-IQA 的全面视角，包括那些基于统计模型的方法（如利用图像的局部统计特性），基于字典学习的方法，以及当前最热门的基于深度学习的 NR-IQA 方法。这本书对我来说，不只是一本关于技术方法的介绍，更像是一次对图像质量评价技术未来发展方向的预测和指引。我希望通过阅读这本书，能够对现代 IQA 的理论基础、算法模型、评价体系以及实际应用有一个更深刻、更系统的认识。
评分《现代图像质量评价》这本书的名字，本身就传递出一种前沿和深刻的信号，让我这个在图像科学领域孜孜不倦的探索者心生向往。我一直认为，图像质量评价（IQA）是衡量一个图像处理系统是否成功的关键指标，也是连接技术理论与用户真实感知的桥梁。在过去，我们依赖于一些相对简单的客观指标，但随着技术的发展和人们对视觉体验要求的提高，这些指标的局限性越来越明显。我非常迫切地希望能够找到一本能够系统性地梳理并深入解析现代IQA技术发展脉络的书籍，而《现代图像质量评价》恰好满足了我的这种需求。我尤其关注书中是否会深入探讨当前流行的深度学习驱动的IQA模型。这是否包括如何利用卷积神经网络（CNN）来自动学习图像的感知特征？如何构建能够应对各种复杂退化（如噪声、模糊、压缩失真、编码伪影等）的端到端模型？我希望能在这本书中看到对这些模型背后原理、设计理念以及实际应用的详细阐述。此外，无参考（No-Reference, NR）IQA是当前IQA领域一个极其重要的研究方向，我希望这本书能够提供关于NR-IQA的全面视角。在许多实际应用场景，例如用户上传的照片、网络视频流，我们并没有原始的参考图像。因此，NR-IQA模型的能力至关重要。我希望书中能够介绍当前NR-IQA的主流方法，包括基于统计模型、基于字典学习以及基于深度学习的方法，并对其各自的优缺点进行深入的分析。这本书对我而言，不仅是一次知识的获取，更是一次思维的拓展。我期望它能为我提供一套更加系统、更具前瞻性的图像质量评价理论和实践指导，帮助我在日新月异的数字影像领域，能够做出更精准的判断，并推动技术的进一步发展。
评分《现代图像质量评价》这本书的名字，让我瞬间来了兴趣。作为一名对数字影像技术有着不懈追求的技术开发者，我一直在寻找能够引领行业趋势、提供创新解决方案的专业书籍。我深知，在当今这个信息爆炸、视觉内容泛滥的时代，图像质量的重要性被前所未有地凸显出来。从社交媒体上的照片分享，到高清电影的制作，再到自动驾驶汽车中的环境感知，每一处都离不开对图像质量的严格把控。然而，如何客观、准确地评价图像质量，却是一个长期以来极具挑战性的问题。传统的评价指标，如PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性），虽然在一定程度上能够反映图像的相似度，但它们往往难以捕捉人眼感知的细微差异，尤其是在面对复杂的退化类型时。因此，我非常期待《现代图像质量评价》这本书能够深入探讨那些能够更贴近人眼感知的新型评价方法。我尤其关注书中是否会对基于深度学习的图像质量评价模型进行详细介绍。例如，卷积神经网络（CNN）是如何被用来学习图像的各种感知特征，并直接预测质量分数的？是否会介绍一些创新的网络结构，或者如何处理不同尺度的退化信息？此外，无参考图像质量评价（No-Reference Image Quality Assessment, NR-IQA）是近年来发展迅猛的一个方向，我希望能在这本书中找到关于 NR-IQA 的详尽解析。毕竟，在许多实际应用场景中，我们根本无法获得原始的无失真图像作为参考。这本书的存在，对我而言，不仅仅是获取知识，更是一种思维的启发。我希望它能为我打开一扇通往现代图像质量评价新世界的大门，让我能够更深刻地理解其背后的原理，掌握最新的技术手段，并在未来的工作中，能够更有效地解决实际问题，推动影像技术的进步。
评分在我看来，《现代图像质量评价》这本书的出现，正是我长久以来在数字媒体技术领域探索过程中所需的一块关键拼图。作为一名专注于图像和视频处理的研发人员，我每天都在与各种形式的图像数据打交道，而如何准确、高效地评价图像质量，始终是我工作的核心挑战之一。我亲眼见证了从早期基于像素差异的简单度量，到后来引入结构相似性、感知失真度等概念的评价方法的发展。但随着技术日新月异，尤其是深度学习的崛起，传统的评价体系在很多方面显得力不从心。我迫切希望能够找到一本能够系统性地介绍并深入剖析当前最先进的图像质量评价技术及其理论基础的著作。《现代图像质量评价》这个书名，恰好满足了我对“现代”的期待。我尤其好奇书中会如何阐述基于深度学习的图像质量评价方法。这是否包括如何利用卷积神经网络（CNN）来自动学习图像中的退化特征，构建端到端的评价模型？是否会涉及一些最新的网络架构，例如注意力机制在图像质量评价中的应用，或者如何利用生成对抗网络（GAN）来模拟人眼感知？我非常希望能在这本书中找到对这些前沿技术的深入解读。同时，无参考图像质量评价（No-Reference Image Quality Assessment, NR-IQA）是我特别关注的一个方向。在许多实际的部署场景中，我们往往无法获取原始的无失真图像作为对比。因此，如何从一张单独的图像中准确预测其质量，对于实际应用具有至关重要的意义。我希望书中能够详尽介绍当前NR-IQA的主流技术，包括基于统计模型、字典学习以及深度学习的方法，并分析它们的适用性和局限性。这本书对我而言，不仅仅是知识的来源，更是一种技术理念的引领，它将帮助我更好地理解现代图像质量评价的发展趋势，掌握最新的技术工具，并在我的专业领域内做出更具前瞻性的贡献。
评分这本书的出现，如同一股清流，注入了我长期以来在影像科学领域探索的热情之中。作为一名资深的图像工程师，我深知图像质量评价（IQA）是连接原始图像与用户感知之间的桥梁，其重要性不言而喻。从早期简单的像素级比较，到后来引入结构信息、感知失真度等概念，IQA 的发展历程充满了挑战与创新。我始终关注着这一领域的最前沿动态，并渴望找到一本能够系统梳理并深入解读现代 IQA 技术的著作。《现代图像质量评价》这个书名，直接击中了我的需求点。我非常好奇作者是如何定义“现代”的，是否包含了当前最受关注的深度学习驱动的 IQA 模型？例如，如何利用卷积神经网络（CNN）来学习图像的感知特征，以及如何构建端到端的 IQA 系统，实现对各种复杂退化（如压缩伪影、噪声、模糊、编码错误等）的精准预测。我特别关注书中对无参考（No-Reference, NR） IQA 的论述。在现实应用中，我们常常面临没有原始参考图像的局面，例如处理用户上传的照片、网络视频流、或者医学影像。NR-IQA 的发展，是 IQA 领域的一大突破，我希望书中能够详细介绍当前主流的 NR-IQA 方法，包括基于统计模型、字典学习，以及深度学习的方法，并对其原理、优势、局限性进行深入分析。此外，这本书是否会讨论如何构建更具代表性的 IQA 数据集？如何进行更科学的主观评价实验？以及如何将客观评价指标与人眼的主观感受更紧密地结合起来？这些都是我在工作中经常思考的问题。我期待这本书能够为我提供一套更加全面、系统、且前沿的图像质量评价理论和方法，帮助我在实际工程应用中做出更明智的决策，优化图像处理算法，提升用户体验。它不仅仅是一本技术书籍，更像是我在复杂影像世界中寻找清晰方向的一张地图。
评分《现代图像质量评价》这本书的出现，对我而言，无异于在浩瀚的数字影像技术海洋中找到了一座灯塔。作为一名长久以来致力于图像与视频处理技术的研究人员，我深知图像质量评价（IQA）在推动技术进步、提升用户体验方面所扮演的关键角色。我亲身经历了从早期简单粗暴的像素级比较，到后来对结构、纹理、感知失真等更精细化特征的探索。然而，随着图像分辨率的几何级增长，以及视觉内容呈现形式的多样化，传统的IQA方法常常显得力不从心，难以真正反映人眼的感知。因此，“现代”二字，让我对这本书寄予了厚望，我期待它能够为我揭示当前IQA领域的最新发展和最前沿的技术。我特别想了解书中是如何阐述基于深度学习的IQA方法的。这是否涉及到如何利用卷积神经网络（CNN）来自动学习图像中的退化特征，如何构建能够处理各种复杂退化（如编码失真、噪声、模糊、色彩失真等）的端到端模型？我希望书中能够深入探讨这些模型的设计理念、训练策略以及它们在实际应用中的表现。此外，无参考（No-Reference, NR）IQA是当前IQA领域一个极其重要的分支，我非常期待书中能对其有详尽的论述。在实际应用中，例如在流媒体播放、用户上传内容审核等场景，我们往往缺乏原始的无失真参考图像，此时NR-IQA模型的重要性便凸显出来。我希望书中能够全面介绍当前NR-IQA的主流技术，包括基于统计模型、字典学习，以及最热门的深度学习方法，并对其优缺点进行深入的分析。这本书对我而言，不仅仅是获取新知，更是一种思维的启迪，它将帮助我构建一个更加系统、更具前瞻性的IQA知识体系，从而在未来的研究和工作中，能够更精准地评估图像质量，并不断推动影像技术的创新与发展。
评分这本书的出现，无疑是图像处理领域的一道曙光。作为一个长年沉浸在图像科学研究的研究者，我深知图像质量评价（IQA）的复杂性和重要性。从早期的简单度量，到如今纷繁复杂的算法，IQA的演进本身就是一部浓缩的技术史。我一直关注着最新的研究动态，渴望找到能够系统性梳理这一领域前沿成果的著作。当我第一次看到《现代图像质量评价》的封面时，心中便燃起了希望。尽管我尚未深入阅读其具体内容，但仅从书名所蕴含的“现代”二字，我就能感受到作者的野心和本书所要达到的高度。在信息爆炸的时代，我们每天接触的海量图像，其背后都离不开质量的考量。无论是摄影、影视制作、医学影像，还是自动驾驶和监控系统，图像质量的优劣直接影响着信息传递的准确性和最终的用户体验。传统的评价方法，如PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性），虽然在某些场景下表现尚可，但往往难以捕捉人眼感知的细微差别，特别是对于编码失真、噪声、模糊等复杂退化类型。因此，开发更符合人类视觉感知特性的 IQA 模型，一直是学术界和工业界孜孜不倦追求的目标。我期望这本书能够详尽地介绍当前主流的 IQA 方法，不仅包括全参考（Full-Reference, FR）、减少参考（Reduced-Reference, RR）模型，更重要的是，能够深入探讨无参考（No-Reference, NR） IQA 模型的发展。NR-IQA因其无需原始参考图像的特性，在实际应用中具有更广泛的潜力，但同时也面临更大的挑战。它需要模型能够从单一的失真图像中提取丰富的质量线索，这涉及到对图像统计特性、感知显著性、以及人眼视觉系统的深刻理解。我非常好奇作者是如何处理这些复杂问题的，是否会提供一些创新的视角或实用的解决方案。此外，现代 IQA 的发展也离不开机器学习和深度学习技术的助力。卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型在图像特征提取和质量预测方面展现出了强大的能力。我期待书中能够详细阐述这些先进技术在 IQA 领域的应用，例如如何利用深度学习模型来学习更鲁棒的感知特征，以及如何构建端到端的 IQA 系统。同时，对于 IQA 评价标准、数据集以及客观评价与主观评价的关联性，我也希望书中能有深入的探讨。总而言之，这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更像是一次对图像质量评价领域最新进展的系统性梳理和深入探索的邀请。
评分我对于《现代图像质量评价》这本书抱有极大的期待，原因在于它触及了我工作和研究中一个核心且日益重要的领域。作为一名专注于计算机视觉和多媒体处理的工程师，我每天都在与图像打交道，而图像质量的好坏，直接关系到我们算法的性能和最终产品的用户满意度。我常常面临这样的困境：当我们在开发新的图像增强算法，或者评估现有压缩编码器的性能时，我们需要一套可靠、准确且符合人类感知的评价体系。然而，传统的客观评价指标，如MSE（均方误差）、PSNR等，虽然计算简便，但其预测结果往往与人眼的主观感受存在较大偏差。例如，同一张图像，可能在PSNR数值上差异很小，但人眼却能明显感知到质量的显著不同，反之亦然。这种“量化”与“感知”之间的脱节，是我在实际工作中经常遇到的瓶颈。因此，一本能够系统性介绍“现代”图像质量评价方法的书籍，对我来说具有非凡的价值。我尤其关注书中是否会深入探讨那些能够更好地模拟人类视觉系统（Human Visual System, HVS）的评价模型。这包括但不限于基于局部特征的相似性度量，对图像结构、纹理、颜色等关键信息的敏感性分析，以及如何利用心理视觉学原理来构建更具说服力的客观评价指标。我还在思考，现代 IQA 是否已经开始融入一些更高级的感知机制，例如注意力机制（Attention Mechanism）在图像质量评价中的应用，或者是否会介绍一些基于深度学习的端到端 IQA 模型。这些模型能够从原始图像中自动学习到与质量相关的特征，从而摆脱对手工设计特征的依赖，这无疑是 IQA 领域的一大进步。此外，对于无参考图像质量评价（No-Reference Image Quality Assessment, NR-IQA）的讨论，我也是非常感兴趣。在许多实际场景中，我们无法获得原始的无失真参考图像，例如在处理用户上传的图片或监控录像时。这时，NR-IQA模型的有效性就显得尤为重要。我希望书中能够详细介绍当前 NR-IQA 的主流方法，包括那些基于统计模型、字典学习、以及深度学习的方法，并探讨它们各自的优缺点和适用范围。这本书的存在，或许能够为我提供一套更全面、更前沿的图像质量评价工具箱，帮助我更精准地评估算法效果，优化产品设计，最终提升用户体验。
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