시각적 지각과 정확성, 일반성 및 복잡성을 고려한 이미지 품질 평가 (IQA) 방법을 제안하기 위해, 이미지 처리를 더 잘 제어하고 실제 응용 요구를 충족시키기 위해 인간 시각 시스템 (HVS)의 대조 감응, 비선형 밝기 인식, 시각적 편안함 및 질감 복잡성 지각 등과 같이 HVS의 특성을 결합하여, 이미지 밝기, 색도, 질감, 선명도 및 지역 대비도 등의 화면 정보 및 특성을 기반으로, 무참조 IQA 방법 및 BCTCSP 모델을 제안했습니다. 이 방법에서는 먼저 이미지 밝기, 회색 분포, 색상 깊이 및 채도, 밝기 비 선형 인식, 시각적 편안함과 이미지 품질 간의 관계를 분석하고 이미지 밝기 색도 및 그 시각적 지각이 IQA에 기여하고 영향을 미치는 양을 양적으로 측정하고 계산하는 방법을 제안합니다; 그 다음, 회색도 그라디언트 동조 행렬 통계를 계산하고, 이미지 질감 특징 및 HVS 복합 대상 인식 모델을 고려하여 이미지 질감 정보 엔트로피를 양적으로 측정하고 계산하는 방법을 제안합니다; 그런 다음 이미지의 각 점의 대비 값과 인지 임계 값을 계산하고, HVS의 대조 감응 특성과 그 모델 및 가림 특성을 고려하여 이미지의 지역 대비도와 그 시각적 지각에 대한 데이터 및 영향을 양적으로 측정하고 계산하는 방법을 제안합니다; 그 다음, 선명도, 신호 대 잡음 비, 고 주파수 구성 비율 및 해상도 등 4 가지 요소를 사용하여 이미지의 선명도를 설명하고 양적으로 측정하고 계산하는 방법을 제안합니다; 마지막으로 4 가지 측면을 통합하여 IQA 모델을 구축하고 그 척도를 양적으로 측정합니다. 동시에 6 개의 국제 방증 데이터베이스 (TID2013, CSIQ, LIVE, IVC, SPAQ 및 Koniq 10k)에서 6430 장의 왜곡 이미지를 테스트 및 검증하고 정확성, 복잡성, 일반성 및 그 모델 효과로, 28 개의 기존 IQA 모델과 비교합니다. 실험 결과는 제안 된 BCTCSP 모델이 6 개의 데이터베이스에서 최저 PLCC 값 0.892 1 에서 0.966 4까지 최고치를 기록 할 수 있으며, 6 개 데이터베이스의 가중 PLCC 값이 0.917 4 에 도달하며, 28 개의 기존 IQA 모델을 능가하는 종합 효과를 나타냅니다. 이론 및 실습 결과를 종합하여, BCTCSP는 효과적이고 성능 우수한 무참조 IQA 모델임을 나타냅니다.

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