华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2006, Vol. 34 ›› Issue (9): 22-25.

• 电子、通信与自动控制 • 上一篇    下一篇

基于梯度的结构相似度的图像质量评价方法

杨春玲 旷开智 陈冠豪 谢胜利   

  1. 华南理工大学 电子与信息学院,广东 广州 510640
  • 收稿日期:2005-11-21 出版日期:2006-09-25 发布日期:2006-09-25
  • 通信作者: 杨春玲(1970-),女,副教授,主要从事图像和视频处理方面的研究 E-mail:eechlyang@scut.edu.cn
  • 作者简介:杨春玲(1970-),女,副教授,主要从事图像和视频处理方面的研究
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60402015);国家杰出青年自然科学基金资助项目(60325310)

Gradient-Based Structural Similarity for Image Quality Assessmen

Yang Chun-ling  Kuang Kai-zhi  Chen Guan-hao  Xie Sheng-li   

  1. School of Electronic and Information Engineering,South China Univ.of Teeh.,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2005-11-21 Online:2006-09-25 Published:2006-09-25
  • Contact: 杨春玲(1970-),女,副教授,主要从事图像和视频处理方面的研究 E-mail:eechlyang@scut.edu.cn
  • About author:杨春玲(1970-),女,副教授,主要从事图像和视频处理方面的研究
  • Supported by:

    国家自然科学基金资助项目(60402015);国家杰出青年自然科学基金资助项目(60325310)

摘要: 虽然基于结构信息的图像质量评价方法——结构相似度(SSIM)模型结构简单、评价性能优于峰值信噪比(PSNR)或均方误差(MSE)模型,但SSIM模型不能较好地评价严重模糊的降质图像.文中提出了一种基于梯度的结构相似度(GSSIM)图像质量评价方法,该方法将梯度作为图像的主要结构信息.实验结果表明,GSSIM模型比SSIM和PSNR(MSE)模型更符合人眼视觉系统特性,能较好地评价模糊图像的质量

关键词: 图像质量, 评价, 结构相似度, 基于梯度的结构相似度, 人眼视觉系统

Abstract:

Although the SSIM (Structural Similarity)model,an assessment model of image quality based on the structural information,has been proved to be better than the PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)or the MSE(Mean Square Error)model,there still remain some deficiencies in assessing badly blured images.In order to solve this prob-lem,this paper proposes a gradient-based structural similarity(GSSIM)model that takes the gradient as the main strut-tural information of an image.Experimental results show that the proposed GSSIM model is more consistent with human visual system and can assess the quality of blured images more precisely than the SSIM and PSNR (MSE)models.

Key words: image quality, assessment, structural similarity, gradient-based structural similarity, human visual system