Evaluación de la calidad de imagen basada en un modelo de degradación

Modelamos una imagen degradada como una imagen original que ha sido sometida a distorsión de frecuencia lineal e inyección de ruido aditivo. Dado que los efectos psicovisuales de la distorsión de frecuencia y la inyección de ruido son independientes, desacoplamos estas dos fuentes de degradación y medimos su efecto en el sistema visual humano. Desarrollamos una medida de distorsión (DM) del efecto de la distorsión de frecuencia y una medida de calidad de ruido (NQM) del efecto del ruido aditivo. La NQM, que se basa en la pirámide de contraste de Peli (1990), tiene en cuenta lo siguiente: 1) variación en la sensibilidad al contraste con la distancia, dimensiones de la imagen y frecuencia espacial; 2) variación en la media de luminancia local; 3) interacción de contraste entre frecuencias espaciales; 4) efectos de enmascaramiento por contraste. Para el ruido aditivo, demostramos que la NQM no lineal es una mejor medida de calidad visual que la relación señal-ruido pico (PSNR) y las medidas de calidad lineales. Computamos la DM en tres pasos. Primero, encontramos la distorsión de frecuencia en la imagen degradada. Segundo, calculamos la desviación de esta distorsión de frecuencia desde una respuesta de paso todo de ganancia unidad (sin distorsión). Finalmente, ponderamos la desviación por un modelo de la respuesta de frecuencia del sistema visual humano e integramos sobre las frecuencias visibles. Demostramos cómo desacoplar la distorsión y la degradación por ruido aditivo en un sistema práctico de restauración de imágenes.