【摘 要】
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随着科学技术的进步,人类的活动范围已经从陆地慢慢地扩展到占据世界70%面积的海洋当中,因此对水声通信技术的研究显得越来越迫切。在水声通信研究中,水下通信的热点逐渐扩展
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随着科学技术的进步,人类的活动范围已经从陆地慢慢地扩展到占据世界70%面积的海洋当中,因此对水声通信技术的研究显得越来越迫切。在水声通信研究中,水下通信的热点逐渐扩展到图像等多媒体业务。由于海洋中水体环境的不确定性,成像的时候光的吸收效应和散射会引起非线性影响,造成水下图像成像质量的不理想,尤其是容易造成图像的模糊,另外水下信道的多径影响,造成图像在传输过程中的失真,这些都会对图像在视频终端显示造成影响。因此提出合适的基于水下信道的图像质量评价方法对整个水下成像技术具有非常重大的意义。论文首先总结了以往的图像质量评价算法,包括主观评价算法和客观评价算法,并对以往的客观评价算法进行了分类,并认为好的评价算法与主观评价相一致来衡量。另外论文对人眼视觉系统的基本特性进行了简单的介绍,介绍了当前国际上主流的主观图像质量评价库；并对现在流行的基于向量机学习的方法进行了介绍。其次论文针对水下图像的特点,根据特征图像嵌入前后反映原始图像的劣化特征,并依据人眼的视觉位置特性,提出了基于图像显著区域估计的部分参考图像质量评测,该方法操作简单,且传输的数据量小。最后论文总结了现在图像产生模糊的原因,分析模糊的种类,并根据水下模糊的特点,采用梯度图像的灰度共生矩阵的特征值来反映模糊的级别,最终送入向量机进行训练和学习,提出了基于向量机学习的无参考图像质量模糊评价方法。在上述方法和研究的基础上,论文采用了国际上主流的LIVE2、CSIQ、 TID2008数据库对所提出的方法进行了验证,并利用Pearson、Spearman指标验证所提出方法的性能,最终证明论文方法具有较好的主观相似性。最后论文利用所提出的方法搭建了相关的GUI平台,以便对相关的劣化图像进行预测。
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