1.什么是圖像質量評價IQA

2.常見IQA指標

3.IQA的應用領域

4.IQA的局限性和未來展望

1. 什么是圖像質量評價IQA

   圖像質量評價IQA（Image Quality Assessment）是圖像處理中的基本技術之一，主要通過對圖像進行特性分析研究，評估出圖像的優(yōu)劣程度，量化圖像的質量，反映圖像的清晰度、對比度、失真程度等方面的特征。

       通過圖像質量評價指標，可以對圖像進行客觀地評價，從而判斷其適用性和可用性。這對于圖像處理、計算機視覺、醫(yī)學影像分析等領域都具有重要意義。

       常用的圖像質量評價IQA方法有主觀評價和客觀評價兩種：

       主觀評價：以人作為觀測者，對圖像進行主觀評價，力求能夠真實地反映人的視覺感知。這通常包括絕對評價和相對評價兩種方式：

     （a）絕對評價是觀察者參照原始圖像對待評價圖像采用雙刺激連續(xù)質量分級法（DSCQS）給出一個直接的質量評價值；

      （b）相對評價則是由觀察者對一批待評價圖像進行相互比較，從而判斷出每個圖像的優(yōu)劣順序，并給出相應的評價值。
       雙刺激連續(xù)質量分級法DSCQS（Double Stimulus Continuous Quality Scale）是一種常用的圖像質量評價方法，通過在實驗中給予實驗對象（通常是觀看員）兩種圖像刺激，即基準圖像和被測圖像，并要求觀看員對這兩種圖像進行質量評分，以此來評價被測圖像的質量。
        在DSCQS中，每個測試圖像的兩種狀態(tài)（基準圖像和被測圖像）都需要進行評分。基準圖像通常來自信號源，而被測圖像可能是經過被測系統(tǒng)（如圖像壓縮、傳輸或處理系統(tǒng)）輸出的圖像。這兩種圖像會交替顯示兩次或多次給觀看員，顯示的先后次序以偽隨機方式變動，觀看員并不知道哪一個是基準圖像。觀看員需要簡單地對每對圖像的總體質量進行評分，并在評分表上作出標記。  

       客觀評價方法又可以分為全參考（FR）、部分參考（RR）和無參考（NR）三類。

       （a）全參考方法需要提供一個無失真的原始圖像作為參考，通過比較待評圖像與參考圖像之間的差異來評估圖像質量；

      （b）部分參考方法則僅利用原始圖像的部分信息進行評價；

       （c）無參考方法則完全不依賴于原始圖像，僅根據待評圖像本身的特征進行評估。

        IQA在圖像處理系統(tǒng)中扮演著重要角色，對于算法分析比較、系統(tǒng)性能評估等方面具有關鍵作用。它能夠幫助人們更準確地理解圖像質量，為圖像處理、傳輸和壓縮等領域提供有力支持。

2.常見IQA指標

        圖像質量評價IQA指標包括：

       分辨率：體現(xiàn)圖像對細節(jié)的描述程度，是評價圖像質量的基礎指標。分辨率越高，圖像越精細，看起來越細膩清晰。

       色彩深度：又稱像素深度或圖像深度，指用于表現(xiàn)、存儲每個像素圖像信息所用的碼位數，決定了彩色圖像中可出現(xiàn)的最多顏色數，或者灰度圖像中的最大灰度等級數，是度量圖像在彩色信息方面精細程度的指標。

        均方誤差（MSE）：衡量原始圖像與處理后圖像之間的平均像素值之差的平方，常用于評估圖像處理的精度，是最常見的圖像質量評價指標之一。

       圖像失真：是矢量圖像表現(xiàn)原景物光像的仿真程度，包括幾何失真（主要有桶形失真和枕形失真）、信噪比、動態(tài)范圍、彩色還原等方面的指標。

        峰值信噪比（PSNR）：用來衡量原始圖像與處理后圖像之間的信號與噪聲之比，是評價圖像質量的重要指標，通常用分貝（dB）表示。PSNR值越高，圖像失真越少。

       PSNR可以分別計算RGB三個通道的PSNR然后取平均值，或者將圖片轉化為YCbCr格式后只計算Y分量（亮度分量）的PSNR。

        結構相似性指數（SSIM）：一種衡量兩幅圖像相似度的指標，從亮度、對比度和結構三個方面綜合評價圖像質量。SSIM值越大，圖像越相似。

       SSIM的計算通常涉及滑動窗口（sliding window）技術，以步長為1計算兩幅圖各個對應滑動窗口下的patch的SSIM，然后取平均值作為兩幅圖整體的SSIM，稱為Mean SSIM（M-SSIM）。

        學習感知圖像塊相似度（LPIPS）：也稱為“感知損失”（perceptual loss），用于度量兩張圖像之間的差別，比傳統(tǒng)方法（比如L2/PSNR，SSIM，F(xiàn)SIM）更符合人類的感知情況。

       除了上述指標外，還有其他的圖像質量評價指標，如信息保真度準則（IFC）、視覺信息保真度（VIF）、圖像增強因子（IEF）和通用質量指數（UQI）等。這些指標根據不同的應用場景和需求，提供了不同的圖像質量評價方法和標準。       

3.IQA的應用領域

       圖像質量評價IQA在多媒體處理、通信與傳輸、監(jiān)控與安全、計算機視覺、醫(yī)療科研等領域均有廣泛的應用。

3.1 IQA在多媒體處理中的應用

       在圖像采集過程中，由于設備、環(huán)境等因素，可能導致圖像質量下降。圖像質量評價可用于監(jiān)測圖像質量，并自動調整采集參數，以獲取高質量的圖像數據。在圖像處理階段，如圖像增強、去噪、復原等過程中，圖像質量評價可用于評估處理效果，優(yōu)化處理算法。
       在圖像壓縮過程中，由于信息量的減少，可能導致圖像質量損失。圖像質量評價可用于評估不同壓縮算法對圖像質量的影響，選擇最優(yōu)的壓縮參數和算法，以在保持圖像質量的同時減少數據量。

3.2 IQA在通信與傳輸領域的應用
       在遠程會議、視頻點播等系統(tǒng)中，由于傳輸差錯、網絡延遲等不利因素影響，可能導致圖像質量下降。圖像質量評價可用于實時監(jiān)控圖像質量，并動態(tài)調整信源定位策略，以滿足服務質量要求。
       在圖像傳輸過程中，由于帶寬限制、噪聲干擾等因素，可能導致圖像質量受損。圖像質量評價可用于評估不同傳輸策略對圖像質量的影響，選擇最優(yōu)的傳輸路徑和編碼方式，以提高圖像傳輸效率和質量。

3.3 IQA在監(jiān)控與安全領域的應用
       在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，圖像質量評價可用于評估監(jiān)控攝像頭的成像質量，確保監(jiān)控畫面清晰、準確。這有助于及時發(fā)現(xiàn)安全隱患，提高監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性和有效性。
       在圖像處理與識別過程中，如人臉識別、車牌識別等，圖像質量評價可用于評估輸入圖像的質量是否符合識別算法的要求。這有助于優(yōu)化識別算法，提高識別準確率和效率。

3.4 IQA在機器視覺領域的應用

       在機器視覺系統(tǒng)中，通過圖像質量評價可以優(yōu)化圖像預處理算法，如去噪、增強等，提高圖像質量，從而提升后續(xù)處理步驟的準確性和效率。
更多圖像處理信息詳見前文：

自動駕駛從小白到小強49～攝像頭的ISP

       高質量的圖像有助于更準確地提取圖像特征，提高識別算法的準確率。圖像質量評價可用于評估圖像是否滿足特征提取和識別的要求，尤其是同一識別模型搭配不同鏡頭模組的情況。

       在目標檢測和跟蹤任務中，圖像質量評價可用于判斷圖像是否清晰、是否包含足夠的信息來支持檢測和跟蹤算法的運行。       圖像質量評價還可作為評估機器視覺系統(tǒng)整體性能的一個重要指標，用于衡量算法的準確性和魯棒性，幫助系統(tǒng)開發(fā)者優(yōu)化系統(tǒng)設計和算法參數。

GB/T 44464-2024《汽車數據通用要求》；

T/CAAMTB 77-2022《汽車傳輸視頻及圖像脫敏技術要求與方法》中都有IQA的身影，對視頻采樣幀率、圖像分辨率、測評集中人臉&車牌的大小、人臉&車牌的數量、匿名化區(qū)域的面積及遮蓋率、匿名化率、誤檢率等都提出了要求。

3.5 IQA在醫(yī)療與科研領域的應用
       在醫(yī)學影像領域，如CT、MRI等成像技術中，圖像質量評價可用于評估醫(yī)學影像的清晰度和準確性。這有助于醫(yī)生更好地診斷疾病，制定有效的治療方案。        在科研領域，如天文學、生物學等研究中，圖像質量評價可用于評估科研圖像的可靠性和準確性。這有助于科研人員更好地分析數據，推動科研進展。同時，圖像質量評價還可用于圖像超分辨率重建、圖像復原等任務中，幫助生成高精度、高質量的圖像數據。

4.IQA的局限性和未來展望

        IQA為圖像處理、計算機視覺和醫(yī)學影像分析等領域提供了重要的技術支持。它能夠幫助人們更準確地評估圖像質量，優(yōu)化圖像處理算法和參數，提高圖像處理的效率和準確性。同時，IQA也為多媒體通信等領域提供了有力的質量監(jiān)控工具，確保了通信的順暢和穩(wěn)定。       盡管IQA在圖像質量評價方面取得了顯著進展，但仍存在一些局限性。

       例如，主觀評價方法雖然能夠反映人的視覺感知，但易受觀察者個體差異、疲勞和情緒等因素的影響；而客觀評價方法大多基于數學統(tǒng)計和物理模型，雖然具有穩(wěn)定性和可重復性，但往往難以完全模擬人眼的視覺特性。因此，在某些情況下，這些指標可能無法準確反映人類的視覺感受。

       此外，隨著圖像技術的不斷發(fā)展，新的圖像失真類型和復雜場景不斷涌現(xiàn)，對IQA提出了更高的要求和挑戰(zhàn)。

隨著深度學習等人工智能技術的不斷發(fā)展，未來的圖像質量評價指標可能會更加符合人類的視覺特性。同時，新的評價指標也可能會被開發(fā)出來，以應對不同應用場景的需求。此外，跨學科的合作也將推動圖像質量評價技術的發(fā)展和創(chuàng)新。