Para a proposta de um método de avaliação de qualidade de imagem (IQA) que seja adequado à percepção visual e com benefícios gerais elevados de precisão, generalização e complexidade, a fim de controlar melhor o processamento de imagem e atender às demandas práticas, combinando a sensibilidade ao contraste, a não linearidade da percepção da luminosidade e a percepção visual de conforto e complexidade da textura do sistema visual humano (HVS), com base na luminosidade, crominância, textura, nitidez e informações e recursos locais de contraste da imagem, propõe-se um método IQA sem referência e o modelo BCTCSP. Neste método, primeiro analisa-se a relação entre a luminosidade da imagem, a distribuição de escala de cinza, a profundidade e saturação de cores, a perceção não linear da luminosidade e o conforto visual da imagem, e propõe-se um método para quantificar e calcular a contribuição e influência da luminosidade, crominância e perceção visual à IQA. Em seguida, com base na matriz de co-ocorrência de gradientes de intensidade, calculam-se as características de textura da imagem e a estatística, adota-se a média ponderada da textura e o modelo de perceção de objetivos complexos do HVS, e propõe-se um método para quantificar e calcular a entropia da informação de textura da imagem e sua contribuição e influência na perceção da IQA. Em seguida, calculam-se o valor de contraste de cada ponto da imagem e o limiar de perceção, e propõe-se um método para quantificar e calcular o contraste local da imagem e sua contribuição e influência na perceção da IQA, combinando as características de sensibilidade ao contraste do HVS e seu modelo e as características de mascaramento. Em seguida, utiliza-se a nitidez, a relação sinal-ruído, a proporção de componentes de alta frequência e a resolução para descrever a nitidez da imagem, propõe-se um método para a sua quantificação e cálculo, e obtém-se o indicador de nitidez da imagem. Por fim, constrói-se um modelo IQA, quantificando seu padrão de medição, combinando quatro fatores. Ao mesmo tempo, utilizando 6430 imagens distorcidas de seis bases de dados internacionais de código aberto (TID2013, CSI, LIVE, IVC, SPAQ e Koniq 10k) para teste e validação, e comparando com 28 modelos IQA típicos existentes em termos de precisão, complexidade, generalização e efeito do modelo. Os resultados experimentais mostram que o valor PLCC de precisão do modelo BCTCSP proposto pode variar de 0,8921 a 0,9664 nos seis bancos de dados e o PLCC ponderado dos seis bancos de dados é de 0,9174, o que é superior aos 28 modelos IQA existentes. A teoria e os resultados experimentais abrangentes mostram que o BCTCSP é um modelo IQA sem referência eficaz e superior.

Avaliação de qualidade de imagem;Imagem de tela;Percepção visual;Entropia da informação de textura