【摘 要】
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随着交互式多媒体技术快速发展,屏幕内容图像广泛出现于屏幕共享、在线教育等多媒体应用中。然而,屏幕内容从生成到其终端显示的过程中会引入各种失真,从而导致图像质量的降低,极大地影响用户的视觉体验。因此,设计客观图像质量评价方法来评估屏幕内容图像质量至关重要。为此,本文对无参考屏幕内容图像质量评价方法进行了探索与研究,主要内容如下:考虑到人眼在观看屏幕内容图像的文本内容与图像内容时存在视觉差异,提出了一
【基金项目】
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国家自然基金项目:基于无参考图像质量评价的若干问题研究（项目批准号:61762004）
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随着交互式多媒体技术快速发展,屏幕内容图像广泛出现于屏幕共享、在线教育等多媒体应用中。然而,屏幕内容从生成到其终端显示的过程中会引入各种失真,从而导致图像质量的降低,极大地影响用户的视觉体验。因此,设计客观图像质量评价方法来评估屏幕内容图像质量至关重要。为此,本文对无参考屏幕内容图像质量评价方法进行了探索与研究,主要内容如下:考虑到人眼在观看屏幕内容图像的文本内容与图像内容时存在视觉差异,提出了一种基于区域特征融合的无参考图像质量评价方法。首先将屏幕内容图像分割,分为图像区域与文本区域。对于文本区域包含的结构信息,使用多阶导数方向直方图来表征。同时,文本区域包含大段的文本内容,因此使用文档图像的清晰度度量指标作为视觉质量特征。考虑到图像区域包含丰富的纹理信息,通过在梯度图上使用局部二值模式直方图以提取图像的纹理信息,并从归一化亮度图中提取统计特征,接着计算小波子带的能量作为清晰度度量指标,最后将所提取的质量特征进行融合并使用支持向量机将质量特征映射为主观评分。实验结果显示,与现有的评价方法相比,所提算法与主观评价结果具有较高一致性。现有的基于深度学习的质量评价模型仅从灰度图像学习特征而忽视图像的颜色与色彩信息。与此同时,单一图像流的深度学习网络不能完整地提取反映图像质量的特征。受双流卷积神经网络的启发,提出一种改进的双流卷积神经网络,引入迁移学习的方式,将预训练的残差网络用作特征提取网络。通过双流网络分别从RGB图像与梯度图像中分别提取屏幕内容图像的颜色、强度以及结构特征,充分捕捉屏幕内容图像因失真导致的颜色或饱和度的异常以及图像高频区域的变化。在数据库SIQAD和SCID中,所提算法的皮尔森线性相关系数（PLCC）相对于对比算法中最先进的算法,分别提高了3.7%和4.1%。
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