視頻/圖像質量評價綜述(三)
2.6 塊壓縮空域無參考模型方法
原理與框架：該方法來源於論文《NO-REFERENCE PERCEPTUAL QUALITY ASSESSMENT OF JPEG COMPRESSED IMAGES》，由於JPEG、MPEG-124、H.26x都是基於塊壓縮，即先對圖像進行塊分割再進行編碼，所以會產生塊間模糊和跨越塊邊界的塊效應。塊間模糊是由量化後高頻損失引起，跨越邊界塊效應是分塊獨立量化的結果。在視覺上看即是塊內模糊以及在跨越塊邊界明顯不連續。
公式：空域上的做法是首先計算差分信號提取水平塊效應特徵，接下來對圖像信號水平活動進行預估。由於沒有參考圖像，只能將塊效應和活動測量結合起來。第一個是塊間樣圖間平均絕對差，第二是過零率。同理求出垂直塊效應特徵、平均絕對差與過零率。總特徵即是水平與垂直的平均值。結合在一起為圖像的總質量參數。
水平差分：
塊間平均絕對差：
過零率：
塊效應總特徵：
優點：計算簡單，且可以就地完成，節省內存
缺點：對平移太敏感，即必須知道模塊邊緣的確切位置
2.7 塊壓縮頻域無參考模型方法
原理與框架：該方法來源於對塊狀圖像的非塊狀圖像建模，原理是將塊狀信號進行能量評估，測量系統框圖如下：
公式：首先計算垂直差分圖像並重排到一位信號中，接下來從信號s中抽取長度為N的一段信號並進行N點離散傅里葉變換，得到這一段的功率譜，而後總功率譜是L段的和(可以看出關鍵頻率處明顯的波峰)，再用中值濾波光滑一下，最終計算出垂直塊效應估計。同理計算水平快效應估計，以及整體塊效應估計。
抽取N個點(差分)：
DFT：
總功率譜：
平滑後的功率譜：
垂直塊效應估計：
優點：克服了空域無參考模型方法對平移的敏感，能夠應用於視覺掩蓋效應；
缺點：需要大量的DFT運算。
2.8 小波域部分參考模型方法
原理與框架：部分參考模型主要從失真角度出發，通過對傳輸前後的反映失真的特徵值的檢測，來獲得質量評價。能夠反映失真的特徵值越多，質量評價就越準確(最多就成為全參考了)，所以在特徵值數量和質量評價準確度上需要進行權衡。
小波係數的邊緣分布變化方式可以反映出不同類型的圖像失真，即小波係數的概率密度函數可能被某些失真壓縮，也可能被某些失真擴展，或者是混合變化，所以可以用來與圖像質量相關聯。如下圖所示：(原始圖像、高斯模糊圖像、高斯白雜訊污染圖像、JPEG2000壓縮圖像)。
公式：首先求出原始圖像和失真圖像同意自帶的小波係數概率密度函數，接下來求出N個隨機獨立選擇的小波係數的對數似然值，再計算對數似然比，根據大數定律N變大時對數似然比趨近於兩個概率密度函數的KL距離，進而用KL距離來量化原始圖像和失真圖像的差別。
對數似然值：
對數似然差/似然比：
KL距離：
優點：在傳輸系統中，接收端只需要接收原始圖像的係數直方圖再和失真圖像的係數直方圖對比即可得出質量；
缺點：如果直方圖過窄過密，則會佔用很大傳輸帶寬，如果直方圖過寬過稀，估計精度又會降低，後續的小波域部分參考模型都是針對這個問題進行優化的。
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