[發明專利]一種基于人類視覺基本特性的立體圖像客觀質量評價方法

有效

• 申請號: 201410066683.0
• 申請日: 2014-02-26
• 公開（公告）號: CN103873855A
• 公開（公告）日: 2014-06-18
• 發明（設計）人: 楊嘉琛;高志群;劉允;楚容容
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: H04N17/00
• 分類號: H04N17/00;H04N13/00
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

1.一種基于人類視覺基本特性的立體圖像客觀質量評價方法，每個立體圖像對由左圖像和右圖像組成，設參考圖像對為(o_l,o_r)，失真圖像對為(t_l,t_r)，采用如下的方法進行失真圖像對(t_l,t_r)的質量評價：

第一步，模擬人眼的立體感雙通道特性，首先將參考圖像對(o_l,o_r)和失真圖像對(t_l,t_r)分別進行相減和求和操作，得到參考圖像絕對差值圖o_d，失真圖像絕對差值圖t_d以及參考圖像和值圖o_s，失真圖像和值圖t_s；

第二步，模擬人眼的帶通特性，對參考圖像絕對差值圖o_d，失真圖像絕對差值圖t_d和參考圖像和值圖o_s，失真圖像和值圖t_s分別進行離散小波分解，分別得到參考圖像絕對差值圖各層各方向分解的小波系數O_d，失真圖像絕對差值圖各層各方向分解的小波系數T_d，參考圖像和值圖各層各方向分解的小波系數O_s，失真圖像和值圖各層各方向分解的小波系數T_s；

第三步，對失真圖像和值圖的小波變換系數T_s進行分解，分解為細節丟失部分R_t和加性噪聲部分A_t以便后續評價，所采用的分解方法如下：

其中，參數λ是小波變換的層數，θ＝1代表近似子帶小波系數，θ＝2,3,4分別代表沿水平，垂直和對角方向的小波系數，(i,j)代表小波系數像素點位置；R_d(λ,θ,i,j)即表示失真圖像和值圖細節丟失部分的第λ層沿θ方向處于(i,j)位置的小波系數；ψ_diff(λ,i,j)是參考圖像和值圖在第λ級在(i,j)位置的沿水平方向與垂直方向小波系數分解系數比值的反正切值ψ_o(λ,i,j)與失真圖像和值圖在第λ級在(i,j)位置的沿水平方向與垂直方向小波系數分解系數比值的反正切值ψ_t(λ,i,j)的差值，k(λ,θ,i,j)是分解系數，ψ_o(λ,i,j)，ψ_t(λ,i,j)，k(λ,θ,i,j)分別由以下公式決定：

ψo(λ,i,j)=arctan(Os(λ,θ=2,i,j)Os(λ,θ=3,i,j)+10-30)+π×u(-Os(λ,θ=3,i,j))]]>

ψt(λ,i,j)=arctan(Ts(λ,θ=2,i,j)Ts(λ,θ=3,i,j)+10-30)+π×u(-Ts(λ,θ=3,i,j))]]>

k(λ,i,j)=min(mix(Td(λ,θ,i,j)Od(λ,θ,i,j)+10-30,0),1)]]>

公式中，u(·)是單位躍階函數，10^-30引入是為了避免被除數為0造成計算錯誤；

第四步：利用對比度敏感度函數（CSF）對失真圖像差值圖的加性噪聲部分小波系數A_t，細節丟失部分小波系數R_t，參考圖像差值圖小波系數O_d，參考圖像和失真圖像和值圖小波系數O_s、T_s分別進行加權；

第五步：對失真圖像和值圖小波系數T_s，失真圖像差值圖小波系數R_t和細節丟失部分小波系數A_t進行對比度掩蓋操作，得到失真圖像細節丟失部分和加性噪聲部分對比度掩蓋后的小波系數R_t^'和A_t^'以及失真圖像和值圖對比度掩蓋后的小波系數T_s^'；

第六步：分別計算得到和圖部分的質量Q_s和絕對差值圖部分的質量Q_d，采用如下的公式對和值圖部分進行質量評價：

Qs=q1+a1×(0.5-11+exp(a2×q2))]]>

其中，α₁，α₂是由實驗決定的常數，這里取α₁＝1.1,α₂＝515，q₁和q₂由下式決定：

q1=Σλ=14Σθ=24[Σi,j∈centerR′(λ,θ,i,j)βs]1/βsΣλ=14Σθ=24[Σi,j∈centerOs′(λ,θ,i,j)βs]1/βsq2=Σλ=14Σθ=24[Σi,j∈centerA′(λ,θ,i,j)βs]1/βsN]]>

上式中，圖像像素值i,j∈center表示只計算中心部分區域；β_s是Monowiski匯集系數，這里設置為3；

采用如下的公式進行絕對差值圖部分的質量評價：

Qd=Σλ=14Σθ=14ωλ,θ×(2μxμy+C1)(2σxy+C2)(μx2+μy2+C1)(σx2+σy2+C2)]]>

其中，是各個ω_λ,_θ頻帶各方向的對比度敏感度函數權值，μ_x參考圖像和值圖的各子帶均值μ_y是失真圖像和值圖各子帶的均值，σ_x是參考圖像和值圖各子帶的方差σ_y，是原失真和值圖各子帶的均值，方差；C₁和C₂是常數，一般取值較小，這里取值為0；

第七步，對和值圖部分的質量Q_s和絕對差值圖部分的質量Q_d^'進行非線性映射得到映射后的和值圖部分質量Q_s^'以及映射后的絕對差值圖部分質量Q_d^'，使主觀值和客觀值呈線性關系，采用線性加權的辦法得到最終的立體圖像質量Q，采用的非線性映射如下：

Q′=β1×(0.5-11+exp(β2×(Q-β3)))+β4×Q+β5]]>

其中，參數β₁，β₂，β₃，β₄，β₅通過使主觀值和客觀值的均方差最小的最優化算法確定，最終評價指標由下式給出：

Q＝ω_sQ_s^'+ω_dQ_d^'

其中，加權值ω_s和ω_d滿足：ωs+ωd=10<ωs<10<ωd<1.]]>