摘 要： 提出了一種新的圖像質量評價標準，通過圖像的運動模糊參數來估計出圖像由于運動而造成的信息損失量，并通過信息損失的多少來評價圖像的質量。實驗表明，該方法能客觀地體現出運動模糊圖像的質量與運動模糊參數之間的關系，這種關系對于圖像的質量評價特別是有參考條件下的圖像質量評價具有良好的效果。同時還根據活動度和圖像灰度梯度能客觀地表示圖像細節部分的特性。將圖像分塊，并從8個方向對圖像進行分析，客觀地評價出無參考條件下直線運動模糊圖像的質量。
關鍵詞： 質量評價；運動模糊參數；信息損失；直線運動模糊；活動度
圖像的去模糊是圖像處理中的一個重要分支，在獲取圖像過程中，由于物體與相機之間的相對運動會造成得到的圖像總會有一定程度的模糊。在現實生活中，運動模糊圖像廣泛存在，圖像會因為攝像者與對象之間的角度和物體與相機之間的相對運動速度等的差異而導致所得到的運動模糊圖像有著不同的質量，這種差異即為圖像的運動模糊參數的差異。找出圖像的質量與其運動模糊參數之間的關系具有重要的意義。因為在去除這些模糊之前往往要通過一定的評價來估計出圖像的質量，能否準確地估計出圖像質量對圖像后期的去模糊處理有著重要的意義。
目前大多數情況下，對模糊圖像的質量評價一般采用主觀的評價方法，但是主觀評價不能建立一定的數學模型，而且由于主觀差異的存在，不同人的知識背景和主觀目的、興趣等的不同而得出不同的結論，不能適用于很多場合。而客觀質量的評價方法大致可以分為無參考圖像的質量評價和有參考圖像的質量評價。
1 傳統的圖像質量分析算法
圖像的質量分析一般為有參考條件下的質量分析和無參考條件下的質量分析兩種[1-4]。無參考判斷圖像的質量評價是指在不借助任何參考圖像的前提下，對模糊圖像的質量進行評價。而有參考圖像的質量評價是指將模糊的圖像與參考圖像(即原圖像)進行對比，得出圖像的質量。
傳統的圖像質量分析算法：
(1)梯度函數。在數字圖像中，圖像的梯度函數可以用來對圖像進行圖像的邊緣提取及其圖像的二值化，一般來說，可以認為圖像越是清晰，其圖像的灰度就會變化越劇烈，就應該具有相對比較大的圖像梯度值。
利用梯度函數估計圖像的質量一般有灰度梯度能量函數、Robert梯度和拉普拉斯(Laplacian)算子。下面以Laplacian(四鄰域微分)算子和梯度幅值介紹圖像的梯度函數的評價方法。
對于一幅圖像，對圖像中的每一個像素在2×2的領域內采用Laplacian算子，得到四鄰域微分值，然后再將得到的每一個微分值求和。Laplacian算子(四鄰域微分)的方法如下：
利用相鄰像素之間的方差[6]對圖像的質量進行分析，圖像質量越好，相鄰像素點間的灰度差值就越大，從而S值也就越大。
(3)基于圖像相似度方法
這種方法主要是針對在有參考圖像條件下的圖像質量評價，圖像的相似度[7]主要利用均方差誤差、平均絕對值誤差、修正最大范數、多分辨率誤差、均方信噪比及峰值信噪比等對圖像的質量進行判斷。此方法主要是將模糊圖像與參考圖像的各種特征進行比較，二者誤差越小，它們的相似度就越大，然后通過與原始圖像的相似程度來判斷圖像的質量。以均方誤差為例，一幅圖像中，其均方差為：
式中，b(x，y)是圖像拋出點的邊緣信息拋出量，I(x，y)是圖像在像素點(x，y)的信息量。一般情況下，通過式(8)在有參考圖像的條件下，只要估計出圖像的運動模糊參數就可估計出圖像的質量。
(2)統計邊緣信息
一幅圖像的主要信息，主要是通過其邊緣信息量的多少來顯示，邊緣不明顯的圖像，可以認為其模糊度越大。一幅m×n的圖像，對其進行邊緣提取之后，圖像中所顯示的輪廓信息就是其包含的信息量。即邊緣信息量：
通過對圖3~圖6圖像的分析可以看出，在同一幅圖像下，由于運動而導致的模糊圖像中，越是模糊的圖像的邊緣信息拋出率η越大。而對于不同的圖像，可以通過計算η來比較其質量，η越小，圖像越清晰，則e越大，與圖像的內容沒有關系。在這一規律情況下，對有參考條件下的直線運動圖像模糊度估計，只需要估計出圖像的運動模糊參數，就可以通過原始圖像按圖1分塊，計算邊緣信息拋出率即可以估計出圖像的質量。而且根據這一規律，也可以計算出圖像在哪個方向角具有最大的模糊度，不同的圖像最大模糊度所具有的方向角是不同的，這要看圖像在哪個方向角運動下的η值最大。
本文在分塊和邊緣活動度的基礎上，提出了計算圖像清晰度的方法，并以一種新的通過估計邊緣信息的損失為基礎的方法對圖像進行分析，與各種算法進行比較。實驗表明，該方法能客觀地評價出圖像的質量，而且能準確地估計出同一運動尺度下圖像在哪個方向下具有最大的模糊度。該方法在對于有參考情況下的圖像模糊度評價更直觀，具有很好的效果。
參考文獻
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