數(shù)字圖像處理與Python實(shí)現(xiàn)-課件 第1、2章 緒論、數(shù)字圖像基礎(chǔ)

數(shù)字圖像處理課程內(nèi)容入門認(rèn)識(shí)第7章圖像分割第8章圖像壓縮基本操作應(yīng)用第9章圖像水印第10章指紋識(shí)別第11章深度學(xué)習(xí)綜合案例第一章緒論1.1數(shù)字圖像基本概念1.2數(shù)字圖像處理1.3數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展1.5計(jì)算機(jī)視覺1.1數(shù)字圖像處理概念圖：反射光或透射光的分布，或自身發(fā)出的能量（客觀）像：人的視覺系統(tǒng)對(duì)圖的接收在大腦中形成的印象或認(rèn)識(shí)（主觀）什么是圖像？客觀和主觀的結(jié)合要素：觀察系統(tǒng)使用的光波段：可見光、紅外、X射線、微波超聲波、射線等1.1數(shù)字圖像處理概念模擬圖像和數(shù)字圖像數(shù)字圖像：由連續(xù)的模擬圖像采樣和量化而得。組成數(shù)字圖像的基本單位是像素，所以數(shù)字圖像是象素的小塊區(qū)域組成的二維矩陣。像素：具有坐標(biāo)和灰度值。像素值：圖像在該位置的亮度。

模擬圖像：采用數(shù)字化（離散化）表示和數(shù)字技術(shù)出現(xiàn)之前，圖像是連續(xù)的。比如在海邊用傳統(tǒng)相機(jī)拍攝的照片就是模擬圖像。第一章緒論1.1數(shù)字圖像基本概念1.2數(shù)字圖像處理1.3數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展1.5計(jì)算機(jī)視覺1.2數(shù)字圖像處理概念借助計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力，運(yùn)用去噪、特征提取、增強(qiáng)等技術(shù)對(duì)數(shù)字圖像處理。（1）提升圖像的視覺感知質(zhì)量（2）提升圖像中的感興趣區(qū)域或特征（3）方便圖像的存儲(chǔ)和傳輸數(shù)字圖像處理的目的1.2數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)（與模擬圖像相比）（1）可再現(xiàn)能力強(qiáng)(不易退化)（2）處理精度高（灰度級(jí)最高到32位以上）（3）適用范圍廣（4）靈活性高（線性與非線性、空域與頻域、點(diǎn)區(qū)域和整體）1.2數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理系統(tǒng)組成思考：你和好友們拍照，并將照片用手機(jī)發(fā)送給他們的全過程包括哪些步驟。圖像獲取圖像存儲(chǔ)圖像處理圖像傳輸圖像展示1.2數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理的三個(gè)層次圖像處理：對(duì)圖像進(jìn)行加工，以改善圖像的視覺效果；強(qiáng)調(diào)圖像之間進(jìn)行變換；從圖像到圖像圖像處理圖像分析：對(duì)圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行提取和分割，獲得目標(biāo)的客觀信息(特點(diǎn)或性質(zhì))；從圖像到數(shù)據(jù)圖像分析圖像理解圖像理解：研究圖像中各目標(biāo)的性質(zhì)及其之間的相互聯(lián)系；得出對(duì)圖像內(nèi)容含義的理解及原來客觀場(chǎng)景的解釋，

屬于高層操作(符號(hào)運(yùn)算)。1.3數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理的三個(gè)層次圖像處理圖像分析圖像理解第一章緒論1.1數(shù)字圖像基本概念1.2數(shù)字圖像處理1.3數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展1.5計(jì)算機(jī)視覺1.3數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用數(shù)字圖像處理常見操作(經(jīng)典圖像處理)（1）圖像變換（2）圖像增強(qiáng)（4）形態(tài)學(xué)操作（3）圖像分割（5）圖像壓縮1.3數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用遙感圖像應(yīng)用：資源調(diào)查、災(zāi)害監(jiān)測(cè)、農(nóng)林業(yè)規(guī)劃、城市規(guī)劃、環(huán)境保護(hù)等高分辨率通過安裝在遙感平臺(tái)上的遙感儀器對(duì)地球表面攝影或掃描獲得的影像1.3數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用工業(yè)與實(shí)驗(yàn)圖像處理：自動(dòng)裝配生產(chǎn)線：實(shí)時(shí)圖像處理機(jī)器人視覺：立體圖像對(duì)處理無損探傷： 高能X射線探測(cè)金屬內(nèi)部車輛牌照識(shí)別：交通管制流動(dòng)顯示與測(cè)速：PIV粒子圖像測(cè)速1.3數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用軍事公安圖像處理：指紋圖像處理：刑偵、司法鑒定、自動(dòng)門衛(wèi)槍紋圖像處理：刑偵、司法鑒定面孔圖像處理：自動(dòng)門衛(wèi)印章比對(duì)： 司法鑒定、銀行支票筆跡比對(duì)： 刑偵、司法鑒定俄烏戰(zhàn)爭(zhēng)是人類首次人工智能（AI）戰(zhàn)爭(zhēng)你說：人臉識(shí)別技術(shù)能識(shí)別動(dòng)物的臉、指紋嗎?221.3數(shù)字圖像處理主要應(yīng)用影視圖像處理：照片去模糊處理：焦距模糊、運(yùn)動(dòng)模糊綠幕剪影： 圖像合成變臉特技： 幀間插值處理靜止圖像壓縮：JPEG標(biāo)準(zhǔn)、網(wǎng)絡(luò)傳輸動(dòng)態(tài)圖像壓縮：MPEG標(biāo)準(zhǔn)、VCD和DVD數(shù)字電影院： 未來電影技術(shù)以下哪項(xiàng)內(nèi)容不屬于數(shù)字圖像處理的范圍提取圖像邊緣信息獲取形狀信息為處理問題簡(jiǎn)單化而進(jìn)行的圖像變換為圖像中對(duì)象分類進(jìn)行的目標(biāo)檢測(cè)有目的的增強(qiáng)圖像的整體或局部特性ABCD提交單選題1分第一章緒論1.1數(shù)字圖像基本概念1.2數(shù)字圖像處理1.3數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展1.5計(jì)算機(jī)視覺1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展起源1921年，紐約-倫敦海底電纜進(jìn)行“數(shù)字圖像傳輸”。傳遞時(shí)間從一個(gè)多星期減少到3小時(shí)1929年，倫敦-紐約15級(jí)色調(diào)傳遞照片。1964年，美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(JPL)使用數(shù)字計(jì)算機(jī)處理“徘徊者7號(hào)”太空船送回的4000+月球照片。1975年，GodfreyN.Hounsfield和AllanM.Cormack發(fā)明計(jì)算機(jī)斷層技術(shù)(CT)，獲1979年諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)。20世紀(jì)60年代末和70年代初開始用于醫(yī)學(xué)圖像、地球遙感監(jiān)測(cè)和天文學(xué)等領(lǐng)域。1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展發(fā)展趨勢(shì)從低分辨率向高分辨率發(fā)展從二維（2D）向三維（3D）發(fā)展從靜止圖像向動(dòng)態(tài)圖像發(fā)展從單態(tài)圖像向多態(tài)圖像發(fā)展結(jié)合應(yīng)用數(shù)學(xué)新進(jìn)展1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展AI時(shí)代+數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理是人工智能的基石。（人工智能就是要實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)人的視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺的模擬感知、思維決策和行為控制，視覺信息的智能化是最重要的方面。）從70年代中期開始，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能、思維科學(xué)研究的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理向更高、更深層次發(fā)展。研究如何用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，實(shí)現(xiàn)類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界，稱為圖像理解或計(jì)算機(jī)視覺。第一章緒論1.1數(shù)字圖像基本概念1.2數(shù)字圖像處理1.3數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展1.5計(jì)算機(jī)視覺1.5計(jì)算機(jī)視覺1.5計(jì)算機(jī)視覺圖像處理&計(jì)算機(jī)圖形學(xué)&計(jì)算機(jī)視覺圖像處理（DIP）計(jì)算機(jī)圖形學(xué)（CG）計(jì)算機(jī)視覺（CV）研究對(duì)象圖像虛擬場(chǎng)景的描述（景象結(jié)構(gòu)、表面反射特性、光源配置及相機(jī)模型的信息），通常是多邊形數(shù)組圖像或圖像序列研究?jī)?nèi)容圖像處理、圖像分割、圖像分析圖形的構(gòu)造，從數(shù)據(jù)得到圖像視覺感知、圖像理解研究輸出由原始圖像處理出分析結(jié)果生成圖像（二維像素?cái)?shù)組）圖像序列對(duì)應(yīng)的真實(shí)世界的理解（比如檢測(cè)人臉、識(shí)別車牌）應(yīng)用場(chǎng)景圖像的基本處理圖形成像、游戲類開發(fā)、視頻渲染除了DIP之外，人工智能含量大1.5計(jì)算機(jī)視覺人臉識(shí)別是人工智能視覺與圖像領(lǐng)域中最熱門的應(yīng)用人臉識(shí)別對(duì)結(jié)構(gòu)化的人、車、物等視頻內(nèi)容信息進(jìn)行快速檢索、查詢視頻/監(jiān)控分析無人駕駛自動(dòng)駕駛增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)AR、VR應(yīng)用領(lǐng)域1.5計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用實(shí)例/1.5計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用實(shí)例網(wǎng)易易盾/基于人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù),提供智能文本圖片視頻內(nèi)容安全服務(wù)第一章小結(jié)1.1數(shù)字圖像基本概念1.2數(shù)字圖像處理1.3數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用1.4數(shù)字圖像處理的發(fā)展1.5計(jì)算機(jī)視覺圖像處理技術(shù)有哪些用途？為每種用途舉出一個(gè)應(yīng)用實(shí)例。作答主觀題10分?jǐn)?shù)字圖像處理列舉數(shù)字圖像處理包含的內(nèi)容2.圖像處理技術(shù)有哪些應(yīng)用，為每種用途舉出一個(gè)應(yīng)用實(shí)例。作答主觀題10分課程內(nèi)容入門認(rèn)識(shí)第7章圖像壓縮第8章圖像分割基本操作應(yīng)用第9章圖像水印第10章指紋識(shí)別第11章深度學(xué)習(xí)綜合案例第二章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)2.3像素的基本關(guān)系2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)2.1色度學(xué)基礎(chǔ)圖：反射光或透射光的分布，或自身發(fā)出的能量（客觀）像：人的視覺系統(tǒng)對(duì)圖的接收在大腦中形成的印象或認(rèn)識(shí)（主觀）什么是圖像？客觀和主觀的結(jié)合感光細(xì)胞桿狀細(xì)胞：暗視器官錐狀細(xì)胞：明視器官，在照度足夠高時(shí)起作用,并能分別辨顏色2.1色度學(xué)基礎(chǔ)顏色模型將電磁光譜的可見部分分為三個(gè)波段:紅、綠、藍(lán)（三基色）把三種基色光按不同比例相加稱之為相加混色2.1色度學(xué)基礎(chǔ)廣泛使用的模型：面向機(jī)器（如顯示器、攝像機(jī)、打印機(jī)等）的RGB模型面向顏色處理（也面向人眼視覺）的HSI（或HSV）模型（1）RGB模型（面向硬件設(shè)備的彩色模型）顏色模型三基色比例相加混色C=R(R)+G(G)+B(B)RGB000黑色001藍(lán)色010綠色011青色100紅色101品紅110黃色111白色R=G=B灰色表2.1三基色相加混色表2.1色度學(xué)基礎(chǔ)顏色模型人眼感受顏色：色調(diào)(hue)、飽和度(saturation)和亮度(Intensity/Lightness)色調(diào)（H）:由顏色所在光譜中的波長(zhǎng)決定，表示顏色的種類；顏色“質(zhì)”的特征飽和度（S）：取決于顏色中混入白光的數(shù)量，表示顏色的深淺；

混入的白光數(shù)量越多，其飽和度越高，顏色越鮮艷。亮度（I）：取決于顏色的光強(qiáng)度，表征顏色的明亮程度；是顏色“量”的特征（2）HSI（或HSV）模型美國(guó)色彩學(xué)家孟塞爾(H.A.Munseu)于1915年提出，反映了人的視覺系統(tǒng)感知彩色的方式2.1色度學(xué)基礎(chǔ)思考：如果你會(huì)如何描述一種顏色？“這是什么顏色？深淺如何？明暗如何？”2.1色度學(xué)基礎(chǔ)顏色模型飽和度越大，顏色看起來越鮮艷（中心軸為灰色）HSI模型完全反映了人類感知顏色的基本屬性：H和S分量與人感知顏色的特性一一對(duì)應(yīng)，I分量與圖像的彩色信息無關(guān)，在處理彩色圖像時(shí)，可僅處理Ⅰ分量，結(jié)果不改變?cè)瓐D像中的彩色種類。HSI模型被廣泛應(yīng)用于以人的視覺系統(tǒng)感知顏色的圖像表示和處理系統(tǒng)中。（2）HSI（或HSV）模型拓展學(xué)習(xí)：孟塞爾色彩標(biāo)定方法顏色模型轉(zhuǎn)換（1）RGB

HSI轉(zhuǎn)換2.1色度學(xué)基礎(chǔ)將R、G、B分量歸一化到[0,1]范圍內(nèi)后，按如下公式轉(zhuǎn)換：顏色模型轉(zhuǎn)換（2）

HSI

RGB轉(zhuǎn)換2.1色度學(xué)基礎(chǔ)設(shè)S、I分量的值在[0,1]內(nèi)，R、G、B分量的值也在[0,1]內(nèi)：顏色模型轉(zhuǎn)換為什么需要轉(zhuǎn)換？2.1色度學(xué)基礎(chǔ)如果直接對(duì)RGB模型中的R、G和B分別進(jìn)行處理，很可能會(huì)引起三個(gè)量不同程度的變化，引起色差或失真。HSI模型使得在保持色彩無失真的情況下實(shí)現(xiàn)圖像處理成為可能。I分量與圖像的彩色信息無關(guān);H和S分量與人感受顏色的方式緊密相聯(lián)的。為什么HSI模型可以保證色彩無失真？圖2.常見彩色圖像處理流程

思考題：1、如何表示圖像中一點(diǎn)的彩色值?

在常用的顏色空間中，哪個(gè)顏色空間最接近人的視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)?用顏色三維空間中的一個(gè)點(diǎn)來表示，每個(gè)點(diǎn)有三個(gè)分量，不同的顏色空間各分量的含義不同。大量應(yīng)用的是HSI模型，這個(gè)模型是由色度(H），飽和度(S)，亮度(I）三個(gè)分量組成的，與人的視覺特性比較接近。該模型重要性在于：一方面消除了亮度成分I在圖像中與顏色信息的聯(lián)系，另一方面色調(diào)H和飽和度S分量與人的視覺感受密切相關(guān)?；谌说囊曈X系統(tǒng)的顏色感覺特性，使HSI模型成為一個(gè)研究圖像處理的重要工具。HSI模型由色度(H），飽和度(S)，亮度(I）三個(gè)分量組成的，與人的視覺特性比較接近。色調(diào)(H）表示顏色的種類，用角度來標(biāo)定，用-180～180或0～360度量。飽和度（S)表示顏色的深淺，在徑向方向上的用離開中心線的距離表示。用百分比來度量，從0%到完全飽和的100%。亮度(I)表示顏色的明亮程度，用垂直軸表示。也通常用百分比度量，從0%（黑）到100%(白）。2、色調(diào)、色飽和度和亮度的定義是什么?在表征圖像一點(diǎn)顏色時(shí)，各起什么作用?張宇寧？第二章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)2.3像素的基本關(guān)系2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)圖像的數(shù)學(xué)模型（矩陣表示）2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)圖像的數(shù)學(xué)模型2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)圖像的數(shù)學(xué)模型數(shù)字圖像中的像素與二維矩陣中的每個(gè)元素圖像的采樣(空間)常用辦法：對(duì)f(x,y)進(jìn)行均勻采樣，取得各點(diǎn)的亮度值，構(gòu)成一個(gè)離散函數(shù)f(i,j)。奈奎斯特定理？采樣率fs必須大于被測(cè)信號(hào)感興趣最高頻率分量的兩倍。2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)圖像的采樣(空間)奈奎斯特定理2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)s(x)是由多個(gè)正弦信號(hào)疊加構(gòu)成的波型函數(shù)數(shù)字通信的引路人采樣率fs必須大于被測(cè)信號(hào)感興趣最高頻率分量的兩倍。根據(jù)一維采樣定理，若一維信號(hào)g(t)的最大頻率為w，以(）為間隔進(jìn)行采樣，則能夠根據(jù)采樣結(jié)果g(iT)(i=…，-1，0，1，…)完全恢復(fù)g(t)。T≤1/2wT≤wT≥1/2wT≥wABCD提交單選題1分圖像的采樣2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)圖像的量化(灰度)M*N個(gè)采樣點(diǎn)，每個(gè)像素量化后的灰度二進(jìn)制位數(shù)為Q，一般Q總是取為2的整數(shù)冪，即Q=2k，則存儲(chǔ)一幅數(shù)字圖像所需的二進(jìn)制位數(shù)b為：字節(jié)數(shù)：2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)圖像的量化(灰度)2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)像素鄰域2.3像素的基本關(guān)系ND(p)N8(p)N4(p)鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界鄰接性：

滿足某一個(gè)灰度相似性定義的兩個(gè)像素p和q是否具有相鄰關(guān)系中的一種。p和q同屬于C，當(dāng)q處在p的4鄰域中時(shí)，則它們?yōu)?鄰接；當(dāng)q處在p的8鄰域或?qū)青徲蛑?，稱它們?yōu)?鄰接，或?qū)青徑印?.3像素的基本關(guān)系第二章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)2.3像素的基本關(guān)系2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界m-鄰接性（滿足下列條件之一即可）：（1）q在p的4鄰域中

（2）

q在p的對(duì)角鄰域中且p的4鄰域和q的4鄰域的交集為空集，

（即交集中不存在屬于集合C的像素）在不同的灰度集合定義下，圖像中兩個(gè)像素的鄰接關(guān)系可能不一樣2.3像素的基本關(guān)系集合C={2}時(shí)，點(diǎn)p(1,1)和q(2,2)是m鄰接嗎？是否AB提交單選題1分集合C={1，2}時(shí)，點(diǎn)p(1,1)和q(2,2)是m鄰接嗎？是否AB提交單選題1分點(diǎn)n(1,2)和p、q的關(guān)系是m鄰接嗎？是否AB提交可為此題添加文本、圖片、公式等解析，且需將內(nèi)容全部放在本區(qū)域內(nèi)。點(diǎn)n是在p、q的4鄰域中，符合第一種m鄰接的定義答案解析單選題1分鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界m-鄰接性

為什么要引入m鄰接的定義？？討論：當(dāng)集合C={1,2}時(shí)，（1）考慮8鄰接關(guān)系時(shí)，坐標(biāo)點(diǎn)s到點(diǎn)q的通路是否唯一？（2）考慮m鄰接關(guān)系時(shí)，坐標(biāo)點(diǎn)s到點(diǎn)q的通路是否唯一？s->t->n->qm鄰接消除8鄰接的二義性2.3像素的基本關(guān)系鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界連通性點(diǎn)p(x1,y1)的像素與點(diǎn)q(x2,y2)的像素按某種鄰接關(guān)系存在一條連通的路徑連通性需要根據(jù)鄰接關(guān)系來確定由p到q的路徑：由點(diǎn)p到q所經(jīng)歷的路徑的像素點(diǎn)序列路徑的長(zhǎng)度：從p點(diǎn)出發(fā)沿路徑到q點(diǎn)所需走的步數(shù)分析：4鄰域和8鄰域情況下，點(diǎn)p和q是否連通？2.3像素的基本關(guān)系鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界區(qū)域和邊界區(qū)域：連通的像素點(diǎn)所組成的點(diǎn)的集合邊界點(diǎn)：區(qū)域中的某一像素，如果存在某一個(gè)鄰域不屬于這一區(qū)域內(nèi)邊界：一個(gè)區(qū)域的所有邊界點(diǎn)組成該區(qū)域的邊界，這些邊界點(diǎn)在區(qū)域內(nèi)外邊界：邊界點(diǎn)并不在當(dāng)前考慮區(qū)域內(nèi)，但有一個(gè)鄰域?qū)儆诋?dāng)前區(qū)域區(qū)域也分為4連通區(qū)域和8連通區(qū)域2.3像素的基本關(guān)系鄰接性、連通性、區(qū)域和邊界區(qū)域和邊界邊緣(edge)和邊界(border)。邊緣：灰度值存在差異的地方，通常指相鄰像素之間的灰度值差大于某一個(gè)閾值邊緣不一定是閉合輪廓，邊界是閉合的輪廓2.3像素的基本關(guān)系距離度量給定3個(gè)點(diǎn)p(x,y)、q(s,t)、r(u,v)，若滿足以下三個(gè)基本條件，則度量函數(shù)D稱為距離2.3像素的基本關(guān)系非負(fù)性與起始點(diǎn)無關(guān)直線距離最短(1)歐式距離：(2)城市距離：(3)棋盤距離：(a)歐式距離

(b)城市距離

(c)棋盤距離常見距離度量2.3像素的基本關(guān)系如下圖像子集:(1)在圖中畫出V={0,1}時(shí)的p到q的最短m-連接通路，(2)計(jì)算p到q的歐式距離、城市距離和棋盤距離。作答可為此題添加文本、圖片、公式等解析，且需將內(nèi)容全部放在本區(qū)域內(nèi)。(1)最短m-連接通路(2)答案解析主觀題10分第二章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)2.1色度學(xué)基礎(chǔ)2.2圖像的數(shù)字化技術(shù)2.3像素的基本關(guān)系2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量的主觀評(píng)價(jià)（最普通和最可靠的評(píng)價(jià)）兩種：絕對(duì)方式和比較方式2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)絕對(duì)方式：讓觀察者觀看一幅圖像，按照預(yù)先規(guī)定的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)判斷圖像質(zhì)量。

有時(shí)給觀察者配備一套標(biāo)準(zhǔn)參考圖像，以便評(píng)定時(shí)進(jìn)行主觀校準(zhǔn)；

但有時(shí)，觀察者不得不只根據(jù)以往的觀察經(jīng)驗(yàn)判斷。質(zhì)量尺度妨礙尺度5分絲毫看不出圖像質(zhì)量變壞5分非常好4分能看出來圖像質(zhì)量變化但不妨礙觀看4分好3分清楚看出圖像質(zhì)量變壞，對(duì)觀看稍有妨礙3分一般2分對(duì)觀看有妨礙2分差1分非常嚴(yán)重的妨礙觀看1分非常差表

絕對(duì)評(píng)價(jià)尺度圖像質(zhì)量的主觀評(píng)價(jià)（最普通和最可靠的評(píng)價(jià)）2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)比較方式：請(qǐng)觀察者評(píng)定一套圖像，比較某一特定圖組中圖像的優(yōu)劣。分值相對(duì)評(píng)價(jià)尺度絕對(duì)評(píng)價(jià)尺度5分該群中最好非常好4分好于該群中平均水平好3分該群中的平均水平一般2分差于該群中的平均水平差1分該群中最差非常差表2.3相對(duì)評(píng)價(jià)尺度與絕對(duì)評(píng)價(jià)尺度對(duì)比圖像質(zhì)量的主觀評(píng)價(jià)（最普通和最可靠的評(píng)價(jià)）2.4圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)優(yōu)點(diǎn)：真實(shí)的反映圖像直觀質(zhì)量，評(píng)價(jià)結(jié)果可靠，無技術(shù)障礙。缺點(diǎn)：主觀測(cè)試受被測(cè)圖像的類別以及試驗(yàn)觀測(cè)條件的影響；

評(píng)價(jià)結(jié)果易受觀察者的知識(shí)背景、心理變化、觀測(cè)動(dòng)機(jī)等因素影響；

依賴人眼視覺系統(tǒng)，難以找到合適的數(shù)學(xué)模型描述；