[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

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，具體地講，是一種不需要參考圖像進行JPEG2000壓縮圖像質量評價的方法。

背景技術

按照評價過程需要多少原始參考圖像信息，客觀圖像質量評價方法又可以分為三大類：全參考(Full-Reference，FR)圖像質量評價法，部分參考(Reduced-Reference，RR)圖像質量評價法和無參考(No-Reference，NR)圖像質量評價法。全參考和部分參考圖像質量評價方法需要參考圖像的全部或部分信息，而在很多應用場合沒有或無法獲得參考圖像的全部或部分信息，因此無參考圖像質量評價方法更加實用。

發明內容

本發明的目的在于提供一種快速JPEG2000壓縮圖像質量評價方法，能夠在不需要參考圖像的情況下，評價JPEG2000壓縮圖像質量的好壞。

為了實現上述目的，本發明的技術方案如下：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；

相位一致圖像由以下公式計算得到：

PC(x)=Σo|Eo(x)-To|ΣoΣnAno(x)+ϵ---(1)]]>

式(1)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，防止分母為零。

(三)計算相位一致圖像的信息熵、對比度和同質性；

(1)信息熵(Entropy，簡記為ENT)：

Entropy=ΣiΣjP(i,j)log2P(i,j)---(2)]]>

(2)對比度(Contrast，簡記為CON)：