[發明專利]基于自然場景統計中稀疏表示的無參考圖像質量評價方法

無效

• 申請號: 201210403255.3
• 申請日: 2012-10-22
• 公開（公告）號: CN102945552A
• 公開（公告）日: 2013-02-27
• 發明（設計）人: 高新波;何立火;梅寧;路文;高飛;侯偉龍;郝磊
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，涉及圖像質量的評測，可用廣泛應用于圖像壓縮、圖像存儲、圖像通信，圖像檢測等領域。

背景技術

圖像是利用各種采集系統以不同形式和手段觀測客觀世界而獲得的，可以直接或間接作用于人眼，進而產生視覺的實體。人類有75％的信息是從圖像中獲得的，并且隨著信號處理和計算機科學技術的發展，圖像工程也成為一門內容豐富且發展迅速的學科。一個圖像系統包括圖像的采集、顯示、存儲、通信、處理和分析。它廣泛地應用于國民經濟中的各個領域，如：科學研究、工業生產、醫療衛生、教育、娛樂、管理和通信等，對推動社會發展，改善人們生活水平都起到重要的作用。雖然圖像技術取得了迅速的發展，但在目前的技術水平下，在圖像的采集、傳輸和處理過程中都會產生一些失真，如時間分辨率與噪聲敏感度之間的折衷、空間分辨率與圖像尺寸的折衷。很多應用中需要量化圖像中存在的失真會給感觀造成怎樣的影響。通過圖像質量客觀評價方法，可以對一些圖像處理方法進行有效的評估，最終取得一個較好的圖像視覺效果。

目前的數字圖像質量評價IQA研究可以分為兩種不同的方法：主觀評價和客觀評價。

主觀評價，主要是通過主觀實驗來評價圖像質量。一個典型方法是國際電信聯盟ITU提出的電視圖像的主觀評價方法。主觀評價實驗是指，在一定的圖像源、顯示設備和觀看環境等條件下，給觀看者同時提供兩幅圖片，其中一幅是原始圖像，另一幅是失真圖像。原始的圖像是沒有任何損傷的，失真圖像可能有失真也可能沒有，即失真為零。對于觀看者應包括普通人和圖像專業人員和非專業人員。最后還要對大量的評分數據進行統計，包括均值、標準偏差、95％置信度區間等。主觀評價的結果有兩種表示方法：一種是絕對評分表達，平均主觀分數MOS，即表示失真圖像的絕對質量；另一種是差值表達，差異平均主觀分數DMOS，即表示失真圖像與原始圖像評價成績的絕對差。

圖像最終的接收端是人，因而主觀實驗評價方法是評價圖像質量最準確和最有效的方法，但也存在嚴重的缺點。實際中，需要實驗的數據量非常大，并且每次做出新的設計選擇時都要重新進行實驗，而主觀評價實驗只能測試有限數量的圖像樣本，導致實驗過程很耗時并且費用昂貴，該方法很難在實時系統中應用，因此，人們需要設計客觀的圖像質量評價方法來近似反映主觀感受。

客觀評價，主要是通過客觀的評價方法來評價圖像質量。數字圖像質量的客觀評價已經越來越為人們所重視，并已形成了許多完整有效的算法體系。從現有文獻看，依據對原始圖像的參考程度的不同，圖像質量的客觀評價可分為三種：全參考FR、部分參考RR和無參考NR。

1)全參考

全參考型，就是指原始的圖像信息是完全已知的，認為是沒有任何失真的，被用來作為評價失真圖像質量的參照。目前的大多數圖像質量評價算法都屬于全參考型。

2)部分參考

由于參考圖像數據量往往比較大，在一些情況下不便于傳輸和存儲，往往不能全部提供。所謂部分參考型，是指該算法僅利用原始圖像的部分信息來估計失真圖像的視覺感知質量，一個成功的部分參考型圖像質量評價方法必須在特征數據率和圖像質量的預測精度上取得很好的平衡。

3)無參考

全參考和部分參考方法都需要提供一個原始的且無失真的圖像作為參考。但是在大多數實際應用中，參考圖像的全部甚至部分信息是很難獲得的，或者獲取的成本很高，而且人類看到一張圖像時，即使不知道參考圖像也能很輕松地判斷一幅圖像質量的優劣。因此，無參考NR質量評價方法才是真正意義上理想的圖像質量評價方法。

無參考型方法，是一種不需要原始圖像任何信息，直接對失真圖像進行評價的方法。近些年來，隨著圖像質量評價領域的發展，無參考NR型圖像質量評價引起了越來越多的學者所關注。但目前尚未存在一種被業界普遍承認的無參考圖像質量評價NR?IQA方案，因而這個研究方向很有潛力與意義。

全參考型方法對失真圖像質量預測準確，然而，全參考型方法要求有無任何失真的原始圖像，這在很多實際應用中都難以實現。部分參考型方法在參考圖像上信息量上的折衷導致相應評估結果的折衷，由于其仍要求得知原始圖像信息，因而該類方法的實用性不高。無參考型方法不需要參考圖像的信息而可以直接獲得評價結果。隨著圖像質量評價IQA領域的進一步研究，這一極具挑戰性的工作也有了相應的解決方案，在對質量評價的條件放寬的同時，評價效果也得到了逐步提高。