[發明專利]一種基于廣義回歸神經網絡無參考JPEG2000壓縮圖像質量評價方法

無效

• 申請號: 201310123323.5
• 申請日: 2013-04-10
• 公開（公告）號: CN104104943A
• 公開（公告）日: 2014-10-15
• 發明（設計）人: 桑慶兵;吳小俊;殷瑩;李朝峰;羅曉清
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: H04N17/00
• 分類號: H04N17/00;H04N19/154
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于廣義回歸神經網絡無參考JPEG2000壓縮圖像質量評價方法，其特征在于按如下步驟進行：

(一)選擇LIVE2數據庫中的JPEG2000圖像作為訓練樣本；

(二)將該庫中的圖像轉化為相位一致圖像；

(三)計算相位一致圖像的信息熵、對比度和同質性；

(四)以上述3個參數作為輸入，圖像的DMOS值作為輸出，在LIVE2數據庫上對廣義回歸神經網絡進行訓練學習；

(五)用訓練好的廣義回歸神經網絡對待評價圖像質量進行預測，得分作為圖像的質量評價指標。

2.根據權利要求1所述基于廣義回歸神經網絡無參考JPEG2000壓縮圖像質量評價方法，其特征在于：在步驟(二)中，相位一致圖像由以下公式計算得到：

PC(x)=Σo|Eo(x)-To|ΣoΣnAno(x)+ϵ]]>式中，T_o是噪聲補償因子，o表示方向，ε為非常小的正數，取常量。

3.根據權利要求1所述基于廣義回歸神經網絡無參考JPEG2000壓縮圖像質量評價方法，其特征在于：在步驟(三)中，三個參數的值分別由下述公式計算得到：

(1)信息熵：Entropy=ΣiΣjP(i,j)log2P(i,j);]]>

(2)對比度：Contrast=ΣiΣj(i-j)2P(i,j);]]>

(3)同質性：Homogemeity=ΣΣP(i,j)1+|i-j|;]]>

式中P(i，j)為相位一致圖像的灰度共生矩陣。