Blind image quality assessment through anisotropy

熵(时间箭头) 最大熵原理 像素 人工智能 直方图 图像质量 计算机科学 概率密度函数 概率分布 模式识别(心理学) 数学 联合熵 统计 图像(数学) 物理 量子力学
作者
Salvador Gabarda,Gabriel Cristóbal
出处
期刊:Journal of the Optical Society of America [Optica Publishing Group]
卷期号:24 (12): B42-B42 被引量:296
标识
DOI:10.1364/josaa.24.000b42
摘要

We describe an innovative methodology for determining the quality of digital images. The method is based on measuring the variance of the expected entropy of a given image upon a set of predefined directions. Entropy can be calculated on a local basis by using a spatial/spatial-frequency distribution as an approximation for a probability density function. The generalized Rényi entropy and the normalized pseudo-Wigner distribution (PWD) have been selected for this purpose. As a consequence, a pixel-by-pixel entropy value can be calculated, and therefore entropy histograms can be generated as well. The variance of the expected entropy is measured as a function of the directionality, and it has been taken as an anisotropy indicator. For this purpose, directional selectivity can be attained by using an oriented 1-D PWD implementation. Our main purpose is to show how such an anisotropy measure can be used as a metric to assess both the fidelity and quality of images. Experimental results show that an index such as this presents some desirable features that resemble those from an ideal image quality function, constituting a suitable quality index for natural images. Namely, in-focus, noise-free natural images have shown a maximum of this metric in comparison with other degraded, blurred, or noisy versions. This result provides a way of identifying in-focus, noise-free images from other degraded versions, allowing an automatic and nonreference classification of images according to their relative quality. It is also shown that the new measure is well correlated with classical reference metrics such as the peak signal-to-noise ratio.
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