視覚的知覚に適合し、精度、汎化性、複雑性の総合的な効果が高い画像品質評価（IQA）無参照法を提案し、画像処理のより良い制御と実用要求の満足を実現するために、人間の視覚システム（HVS）のコントラスト感度、輝度非線形知覚、視覚的快適性、テクスチャの複雑度知覚などの特性を組み合わせ、画像の輝度、色度、テクスチャ、鮮明さ、部分的なコントラストなどの画像情報と特徴に基づいて、無参照IQA法およびそのモデルBCTCSPを提案した。本方法では、まず画像の輝度、灰度分布、色の深度と飽和度、輝度非線形知覚、視覚的快適性などと画像品質との関係を分析し、画像の輝度・色度および視覚知覚がIQAに与える寄与と影響の定量化および計算方法を提案する。次に灰度勾配共生行列の計算と画像テクスチャの統計的特徴を組み合わせ、テクスチャ重み付き平均およびHVS複雑目標知覚モデルを用いて、画像テクスチャ情報エントロピーおよびその視覚知覚がIQAに与える寄与と影響の定量化および計算方法を提案する。続いて画像の各点のコントラスト値と知覚閾値を計算し、HVSのコントラスト感度特性およびそのモデルとマスキング特性を組み合わせ、画像の局所的コントラストおよびその視覚知覚がIQAに与える寄与と影響を定量化および計算する。さらに鮮明度、信号対雑音比、高周波成分占有率、解像度の4つの因子により画像鮮明度を記述し、その定量化および計算方法を提案して画像画面の鮮明度指標を得る。最後に4つの側面の要素を統合してIQAモデルを構築し、その評価指標を定量化する。同時に6つの国際オープンデータベース（TID2013、CSIQ、LIVE、IVC、SPAQおよびKoniq 10k）にある6430枚の歪み画像でテストおよび検証を行い、精度、複雑性、汎化性およびモデルの効果という点で既存の28の代表的なIQAモデルと比較した。実験結果は、提案のBCTCSPモデルの精度PLCC値が6つのデータベースで最低0.8921、最高0.9664、6つのデータベースの加重PLCCが0.9174に達し、この28の既存IQAモデルより総合的な効果が高いことを示した。理論的および実験的結果は、BCTCSPが有効で優れた性能を持つ無参照IQAモデルであることを示している。

画像品質評価;画像画面;視覚知覚;テクスチャ情報エントロピー