图像质量评估综述

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在图像处理与计算机视觉领域，图像质量评估(Quality Assessment，QA)是一个关键的研究课题。随着图像压缩、视频编解码、视频监控等应用的普及，对高效、可靠的质量评估方法的需求日益增长。本文旨在对图像质量评估进行综述，重点讨论图像质量评估（Image Quality Assessment, IQA）的背景、数据集、评估方法，以及如何利用传统算法与深度学习技术进行IQA。

图像质量评估主要分为全参考（Full Reference-IQA, FR-IQA）、半参考（Reduced Reference-IQA, RR-IQA）和无参考（No Reference-IQA, NR-IQA）三类。全参考评估需要原始无失真图像和失真图像，评估难度较低，核心在于对比两幅图像的信息量或特征相似度。半参考评估仅需要部分原始图像信息或特征，介于全参考与无参考之间。无参考评估仅基于失真图像，评估难度较高，成为当前研究的热点。

无参考评估方法主要包括线性相关系数（Linear Correlation Coefficient, LCC）、Spearman秩相关系数（Spearman's Rank Order Correlation Coefficient, SROCC）、Kendall秩相关系数（Kendall Rank Order Correlation Coefficient，KROCC）以及均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）等。LCC和SROCC常用于衡量模型预测与主观评价之间的差异和相关性。

传统的评估方法如峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio, PSNR）在视频编码标准中广泛应用，但其局限性明显，PSNR高并不一定意味着主观质量好。为克服这一局限性，基于人类视觉系统（HVS）的算法如结构相似度分析（Structural SIMilarity Index, SSIM）、多尺度结构相似性（Multi-Scale Structural SIMilarity Index, MS-SSIM）、信息量加权的结构相似性（Information Content Weighted Structural Similarity Index, IW-SSIM）、视觉信息频率（Visual Information Frequency, VIF）等被提出，以更好地模拟HVS的特性。

对于半参考评估，Maalouf等人提出了一种基于群变换的方法，而Guanawan等人则利用局部谐波分析进行操作。这些方法通常从参考图像提取最小参数集，然后结合失真图估计图像质量。

无参考评估方法试图不依赖参考图像来评估图像质量。这些方法大多专注于特定类型的失真，如模糊、块效应、噪声等。同时，也有一些通用类型的无参考评估算法，通过将IQA问题转化为分类或回归问题，使用自然场景统计或其他机器学习方法进行训练。

近年来，深度学习在图像质量评估领域取得了显著进展。Le Kang等人使用5层卷积神经网络（CNN）进行无参考图像质量预测，而Weilong Hou等人采用深度学习框架综合图像代表、自然场景统计特征等进行图像质量评价。Ke Gu等人通过深度学习构建了新的图像质量指数（DIQI）以评估无参考图像质量。Sebastian Bosse等人设计了一种端到端的深度神经网络，用于无参考图像质量评估。Simone Bianco等人则利用DeepBIQ模型，通过预测图像块分数的平均值进行图像质量评估。Xialei Liu等人提出RankIQA模型，通过学习排序关系特征，微调网络估算图像质量。

总结而言，图像质量评估的发展经历了从特定失真类型的判断到基于规则的方法，再到复杂特征提取和机器学习的应用，直至现今深度学习方法的引入。深度学习因其强大的非线性映射能力，在图像质量评估中发挥了重要作用，但其设计与训练需要一定技巧，且数据量需求大。未来，继续探索解决实际应用中的问题，如数据集不足、算法与主观评价一致性等问题，是图像质量评估领域的重要方向。