[發明專利]一種用于無參考圖像質量評價的特征構建方法

有效

• 申請號: 201410029622.7
• 申請日: 2014-01-22
• 公開（公告）號: CN103778636B
• 公開（公告）日: 2017-10-31
• 發明（設計）人: 宋利;陳忱
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司31236
• 代理人: 郭國中

1.一種用于無參考圖像質量評價的特征構建方法，其特征在于所述方法包括如下步驟：

第一步，圖像預處理，得到均值對比度歸一化圖像即MSCN圖像；

對于原圖I(i，j),用下列公式進行預處理，從而得到均值對比度歸一化的MSCN圖像：

I′(i,j)=I(i,j)-μ(i,j)σ(i,j)+C]]>

其中，i,j是像素坐標，i∈1，2，...，M,j∈1，2，...，N；M,N分別是圖像的長寬；C＝1防止分母為零；I′是MSCN圖像；μ(i，j)和σ(i，j)通過如下公式獲得：

μ(i,j)=Σk=-KKΣl=-LLwk,lIk,l(i,j)]]>

σ(i,j)=Σk=-KKΣl=-KLwk,l(Ik,l(i,j)-μ(i,j))2]]>

其中w＝{w_k，l|k＝-K，...，K，l＝-L，...，L}是二維高斯窗口；K＝L＝3；μ(i，j)是在窗口內的局部均值,σ(i，j)是窗口內的局部方差；

第二步，計算MSCN圖像與鄰域MSCN圖像的乘積圖像：水平H，垂直V，正斜D1，反斜D2，乘積圖像的公式如下：

H(i，j)＝I′(i，j)I′(i，j+1)

V(i，j)＝I′(i，j)I′(i+1，j)

D1(i，j)＝I′(i，j)I′(i+1，j+1)

D2(i，j)＝I′(i，j)I′(i+1，j-1)

連同MSCN圖像I′(i，j)在內，共有五幅圖像；另外，對原始圖像的低分辨圖像也做相同的前述步驟，一共得到十幅圖像；

第三步，統計MSCN圖像以及H,V,D1,D2四個方向MSCN乘積圖像的直方圖；

第四步，在多個尺度下重復執行第一步到第三步，并將所有直方圖串行排列起來，形成串聯直方圖，作為圖像質量評價的特征；

MSCN圖像的像素值絕大多數集中在[-2,2]，鄰域乘積圖像像素值絕大多數集中在[-1,1]，將這兩個區間等分成40個子區間，然后在這兩個區間上計算前述十幅圖像的分布直方圖，則每個分布直方圖都相當于一個40維向量，在串聯了10個分布直方圖后，總共提取了400維向量，作為反映自然圖像統計特性的串聯直方圖特征；

所述方法用于無參考圖像質量評價時，對訓練圖像庫中的圖像提取串聯直方圖特征，與主觀分值一起放入分類器中進行訓練，得到預測模型；對測試圖像計算圖像串聯直方圖特征，用訓練好的分類器進行評價。