基于FPGA的EPSNR算法实现研究

作者：林晓萍

来源：广东通信技术, 2014, 34(02): 65-75.

• EPSNR
• FPGA
• 数字图像处理

图像作为人们从客观世界取得信息的重要来源,其清晰程度对所获取信息的充分性和准确性起着决定性的作用,然而在图像的采集、压缩、处理、传输及显示等过程中由于处理方法的好坏等原因产生了图像质量下降的问题。因此,在视频传输、字符识别、视频监控等领域建立有效的数字图像质量评测机制广受关注。当前,最常用的图像质量评测方法有均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR),二者由于具有简明的数学意义和简单的计算方法而受到人们的广泛使用。但是通过主观测试发现,人们对一幅图片的兴趣往往集中在该图片的边缘附近,并对边缘周围的误码给予比较低的主观评价分,边缘能量的损失大小将直接影响最后给予的评价分。根据这个思想,人们在PSNR算法的基础上进行改进从而提出了EPSNR算法。它通过边缘滤波器,提取边缘的信息能量,并计算这些边缘点的PSNR,从而获得合理的值,使得评价结果更准确,更逼近主观效果。该算法能有效克服PSNR算法仅基于噪声层面的误码评价,而把误码针对边缘区域,从而较好提高评价精度。主要研究如何在FPGA上面有效地实现EPSNR算法,分析了EPSNR算法的数学原理和在FPGA上使用宏功能模块来实现该算法的途径,并且为了使EPSNR的值吻合人的平均意见得分(MOS),对于EPSNR算法提出了基于神经网络原理的改进方案,该方案采用多项式加权的方法来将EPSNR值转化为IQM值,而IQM值理想情况下是吻合于人主观的MOS分的。最后利用LIVE数据库对于本文实现的系统进行性能仿真,验证了系统的相关性能指标,从仿真结果来看,除了高斯模糊图片的效果不是很理想外,对于其他类型的图片效果较为理想,这表明该系统较好地完成了基于FPGA的图像质量评测工作。

• 单位
  华侨大学厦门工学院