人眼视觉特性引导的频率感知无参考图像质量评价方法

高敏娟; 李彦康; 宋晨烨

doi:10.3724/CJLCD.2026-0091

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人眼视觉特性引导的频率感知无参考图像质量评价方法

图像处理 | 更新时间：2026-10-16

- 人眼视觉特性引导的频率感知无参考图像质量评价方法
- Frequency-aware no-reference image quality assessment method guided by human visual system characteristics
- 液晶与显示 2026年41卷第9期页码：1267-1281
- 作者机构：
  
  太原师范学院计算机科学与技术学院，山西晋中 030619
- 作者简介：
  
  高敏娟，女，博士，讲师，2021年于陕西科技大学获得博士学位，主要从事图像处理、图像质量评价方面的研究。E-mail：gaominjuan1984@tynu.edu.cn
- 基金信息：
  
  山西省基础研究计划（自由探索类）项目(202203021222237);山西省高等学校科技创新项目资助(2022L401)
- DOI：10.3724/CJLCD.2026-0091
  中图分类号： TP391.41
- CSTR：32172.14.CJLCD.2026-0091
- 收稿：2026-05-20，
  
  修回：2026-06-17，
  
  纸质出版：2026-09-05
- 稿件说明：
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高敏娟, 李彦康, 宋晨烨. 人眼视觉特性引导的频率感知无参考图像质量评价方法[J]. 液晶与显示, 2026,41(9):1267-1281.

GAO Minjuan, LI Yankang, SONG Chenye. Frequency-aware no-reference image quality assessment method guided by human visual system characteristics[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(9): 1267-1281.
高敏娟, 李彦康, 宋晨烨. 人眼视觉特性引导的频率感知无参考图像质量评价方法[J]. 液晶与显示, 2026,41(9):1267-1281. DOI： 10.3724/CJLCD.2026-0091. CSTR： 32172.14.CJLCD.2026-0091.

GAO Minjuan, LI Yankang, SONG Chenye. Frequency-aware no-reference image quality assessment method guided by human visual system characteristics[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(9): 1267-1281. DOI： 10.3724/CJLCD.2026-0091. CSTR： 32172.14.CJLCD.2026-0091.

摘要

针对无参考图像质量评价在复杂失真场景下频率信息利用不足及高频细节表征能力受限的问题，提出一种人眼视觉特性引导的频率感知质量评价方法。首先，以轻量级层次化视觉Transformer网络为骨干进行多尺度特征提取，实现从局部纹理到全局语义的信息建模。其次，引入受视觉对比敏感函数启发的频率感知门控模块，从通道、频率与空间3个维度对失真特征进行自适应调制，以增强模型对敏感频率信息的感知能力。随后，设计基于离散余弦变换的高频增强模块，通过频域中的空间与通道交互强化模型对局部高频退化的响应能力。最后，对多层级特征进行聚合，以提升特征间的协同表征能力。实验结果表明，本文方法在LIVE数据集上的皮尔逊线性相关系数与斯皮尔曼秩相关系数分别达到0.981和0.980；在真实失真数据集LIVEC上分别达到0.911和0.888；在跨数据集实验中的斯皮尔曼秩相关系数达到0.907。该方法能够有效提升复杂失真场景下的质量预测精度，具有较好的泛化能力与鲁棒性，可为智能视觉系统中的感知质量优化提供支持。

Abstract

To address the issues of insufficient frequency information utilization and the limited capability to represent high-frequency details in complex distortion scenarios for no-reference image quality assessment（NR-IQA）， a frequency-aware quality assessment method guided by human visual system （HVS） characteristics is proposed. First， a lightweight hierarchical Vision Transformer network is employed as the backbone for multi-scale feature extraction， enabling information modeling from local textures to global semantics. Second， a frequency-aware gating module inspired by the contrast sensitivity function（CSF） is introduced. This module adaptively modulates distortion features across channel， frequency， and spatial dimensions to enhance the model’s perceptual sensitivity to sensitive frequency information. Subsequently， a high-frequency enhancement module based on the Discrete Cosine Transform （DCT） is designed， which strengthens the model’s response to local high-frequency degradation through spatial and channel interactions in the frequency domain. Finally， multi-level features are aggregated to improve the collaborative representation capability among features. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves a Pearson Linear Correlation Coefficient（PLCC） of 0.981 and a Spearman Rank-order Correlation Coefficient（SRCC） of 0.980 on the LIVE dataset. On the authentic distortion dataset LIVEC， the PLCC and SRCC reach 0.911 and 0.888， respectively， while the SRCC in the cross-dataset evaluation reaches 0.907. The proposed method effectively improves quality prediction accuracy in complex distortion scenarios， exhibits strong generalization and robustness， and can provide reliable support for perceptual quality optimization in intelligent visual systems.

关键词

Keywords

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