基于色貌尺度相位一致性的全参考图像质量评价

江本赤; 卞仕磊; 史晨阳; 吴路路

doi:10.37188/OPE.20233110.1509

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基于色貌尺度相位一致性的全参考图像质量评价

信息科学 | 更新时间：2026-09-12

- 基于色貌尺度相位一致性的全参考图像质量评价
- Full reference image quality assessment based on color appearance-based phase consistency
- 光学精密工程 2023年31卷第10期页码：1509-1521
- 作者机构：
  
  安徽工程大学人工智能学院，安徽芜湖 241000
- 作者简介：
  
  江本赤（1979-），男，安徽金寨人，博士，副教授，硕士生导师，2016年于合肥工业大学获得博士学位，主要从事智能制造系统、机器视觉等方面的研究。E-mail： benchi@ahpu.edu.cn
  史晨阳（1991-），男，安徽寿县人，博士，讲师，2021年于复旦大学获得博士学位，主要从事图像质量评价、机器视觉、光学系统设计等方面的研究。E-mail： shichenyang@ahpu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52005003);产业协同创新专项基金资助项目(2021cyxtb6);安徽工程大学引进人才科研启动基金资助项目(2021YQQ027);安徽工程大学校级科研基金资助项目(Xjky20220003)
- DOI：10.37188/OPE.20233110.1509
  中图分类号： TP394.1;TH691.9
- 收稿：2022-05-14，
  
  修回：2022-10-27，
  
  纸质出版：2023-05-25
- 稿件说明：
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江本赤,卞仕磊,史晨阳等.基于色貌尺度相位一致性的全参考图像质量评价[J].光学精密工程,2023,31(10):1509-1521.

JIANG Benchi,BIAN Shilei,SHI Chenyang,et al.Full reference image quality assessment based on color appearance-based phase consistency[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(10):1509-1521.
江本赤,卞仕磊,史晨阳等.基于色貌尺度相位一致性的全参考图像质量评价[J].光学精密工程,2023,31(10):1509-1521. DOI： 10.37188/OPE.20233110.1509.

JIANG Benchi,BIAN Shilei,SHI Chenyang,et al.Full reference image quality assessment based on color appearance-based phase consistency[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(10):1509-1521. DOI： 10.37188/OPE.20233110.1509.

摘要

为提高图像质量评价模型的准确性，提出一种基于色貌尺度相位一致性的全参考评价模型。首先，在CIELAB色空间的色貌指标Vividness上提取图像结构信息，得到色貌尺度上的相位一致性量值；然后，利用均方根法计算对比度相似图，并在通过上述色空间的颜色通道获取色度相似图；最后，将相位一致性、对比度以及色度三种图像特征结合，采用标准差法进行求和池化，得到全参考图像质量评价计算模型。为验证本模型的可靠性，对4个常用图像数据库中的失真图像进行测试，依据4项评价标准分析其预测精度、计算复杂度及泛化性。实验结果表明，模型在上述数据库中测得的Pearson线性相关系数值最低为0.878 1（TID2013），最高达到0.961 6（LIVE）；Spearman秩相关系数值最低为0.859 2（TID2013），最高达到0.965 3（LIVE）。与多种现有方法相比，本图像质量评价模型具有更高的视觉关系预测精度。

Abstract

To improve the accuracy of image quality assessment， a full-reference image quality assessment （IQA） model is proposed based on the phase consistency of color appearance scale. First， the image structure information is extracted from vividness， which is an index of color appearance in the CIELAB color space， to obtain a color appearance-based phase consistency value. Subsequently， the contrast similarity map is calculated using the root-mean-square method to obtain the chroma similarity map through the color channel of the color space. Finally， the three image features of phase consistency， contrast， and chromaticity are combined， and the standard deviation method is used for pooling. Consequently， the full-reference IQA computing model is realized. To verify the reliability of this model， experiments were conducted on distorted images in four common image databases， whereby prediction accuracy， computational complexity， and generalization were determined based on four criteria. In the experimental results， the Pearson linear correlation coefficient of this model was the lowest for TID2013 at 0.8781 and highest for LIVE at 0.9616. The Spearman rank correlation coefficient was the lowest for TID2013 at 0.8592 and highest for LIVE at 0.9653. Compared with many existing methods， the proposed IQA model has higher prediction accuracy for visual relationships.

关键词

Keywords

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