图像质量编辑

人们对一幅图像视觉感受的主观评价

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图像质量指人们对一幅图像视觉感受的主观评价。通常认为图像质量指被测图像（即目标图像）相对于标准图像（即原图像）在人眼视觉系统中产生误差的程度。图像质量又可分为图像逼真度和图像可懂度。图像逼真度描述所处理的图像和原始图像之间的偏离程度；而图像可懂度则表示人或机器能从图像中抽取有关特征信息的程度。

主观评价通常认为图像质量指被测图像（即目标图像）相对于标准图像（即原图像）在人眼视觉系统中产生误差的程度。换一句话说就是相对于原图像，人眼认为目标图像几乎没有降质或损伤，则说目标图像的质量高，否则说图像质量差。另一种定义指在没有原图像的情况下，人眼能清晰地分辨图像中的事物，对图像中前景和背景、物体的轮廓、纹理等等能较好地区分，则说图像质量好，否则说图像质量差。

主观质量评分法是图像质量最具代表性的主观评价方法，它通过对观察者的评分归一化来判断图像质量。而主观质量评分法又可以分为绝对评价和相对评价两种类型。

绝对评价是将图像直接按照视觉感受分级评分，下表列出了国际上规定的 5 级绝对尺度，包括质量尺度和妨碍尺度。对一般人来讲，多采用质量尺度；对专业人员来讲，则多采用妨碍尺度。

相对评价是由观察者将一批图像从好到坏进行分类，将它们相互比较得出好坏，并给出相应的评分。相对尺度如下表所示。

图像质量的主观评价方法的优点是能够真实的反映图像的直观质量，评价结果可靠，无技术障碍。但是主观评价方法也有很多缺点，如需要对图像进行多次重复实验，无法应用数学模型对其进行描述，从工程应用的角度看，耗时多、费用高，难以实现实时的质量评价。在实际应用中，主观评价结果还会受观察者的知识背景、观测动机、观测环境等因素的影响。此外，主观质量评价无法应用于所有场合，如需要进行实时图像质量评价的领域。

客观评价

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客观评价是指将测试数据化，由机器算法计算得出结果。在国际上，Imatest和DxO Analyzer是比较有名的影像质量客观评测软件系统。Imatest和DxO Analyzer有异曲同工之处，都是把影响影像质量的各个因素拆分开来，分别对各个因素进行测试，由软件分析得出结论，可以非常直观看到各个方面的表现。

图像质量的客观评测是根据人眼的主观视觉系统建立数学模型，并通过具体的公式计算图像的质量。相比主观评测，客观评价具有可批量处理、结果可重现的特点，不会因为人为的原因而出现偏差。

一般来说，图像质量客观评价会分成九个评测项目，曝光、清晰度、颜色、质感、噪音、防手抖、闪光灯、对焦和伪像，每一个评测项目往往还会分成好几个评测小项目，如伪像就要测试锐化、畸变、暗角这些项目。通过测试这些项目，通过科学的计算，可以非常直观地看到图像的性能的各个方面的表现有何不足。