[發明專利]基于熵的復小波域半盲圖像質量評測方法和系統

有效

• 申請號: 201410157669.1
• 申請日: 2014-04-17
• 公開（公告）號: CN103945217A
• 公開（公告）日: 2014-07-23
• 發明（設計）人: 劉金華
• 申請（專利權）人: 四川九洲電器集團有限責任公司
• 主分類號: H04N17/00
• 分類號: H04N17/00
• 代理公司: 北京萬慧達知識產權代理有限公司 11111
• 代理人: 楊穎;張金芝

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，特別涉及一種基于熵的復小波域半盲圖像質量評測方法和系統。

背景技術

在圖像傳輸、多媒體通信以及視頻處理等領域，圖像通常經受一定程度的失真，如加性噪聲、數據壓縮、幾何變形、運動模糊等造成的圖像失真。為便于后繼圖像的分析和處理，通常需要對圖像質量進行客觀地評測，評測結果將有利于對圖像處理系統中的算法設計參數進行優化配置、失真因素分析或圖像修復等，進而可保證獲取高質量的圖像信號。

一般說來，圖像質量的客觀評測包括全參考圖像質量評測方法、半盲評測方法（部分參考評測方法）以及盲評測方法（無參考評測方法）三種。全參考圖像質量評測方法需要原始圖像的全部信息，在實際圖像處理系統中，由于圖像數據量大，在圖像處理接收端往往難以獲取全部的原始圖像，因此，全參考圖像質量評測方法的實際應用有其局限性。半盲評測方法也就是需要原始參考圖像的部分信息，如從圖像中提取的特征信息作為質量評測方法的參考，該方法只需要部分信息，數據量較小，對實際圖像處理系統的數據傳輸和處理的影響不大，因此，比較實用。盲評測方法也就是無參考評測方法，即是在圖像處理接收端不需要原始圖像信息作為參考，自動地對圖像進行質量評測。該方法由于不知道圖像的先驗信息，在質量評測算法設計方面具有非常大的挑戰性，在實際中的應用也不多。

目前，現有技術中最成熟的圖像質量評測方案包括基于峰值信噪比的方法和基于結構相似度的方法。這兩種方法實質上都需要原始參考圖像的參與，屬于全參考圖像質量評測方法，在實際應用中都具有一定的局限性?；诜逯敌旁氡鹊姆椒ㄖ苯訉D像的像素進行處理，即計算原始參考圖像與待測圖像之間的能量差異，求出它們的峰值信噪比；基于結構相似度的方法充分考慮了圖像的亮度信息、對比度信息以及結構信息，根據原始參考圖像與待測圖像之間關于上述信息的相關性進行評測。這兩種方法均有計算簡單高效的優點，但同時這兩種方法也都僅僅考慮了圖像空域的結構特點，忽略了圖像的幾何特征、相位特征等信息，不能較好地反映人眼對圖像的真實感受，也難以較好地體現圖像質量評測的主客觀一致性。

發明內容

針對現有技術的缺陷，本發明所要解決的技術問題是如何較好地體現圖像質量評測的主客觀一致性。

為解決上述問題，一方面本發明提供了一種基于熵的復小波域半盲圖像質量評測方法，包括步驟：

對輸入的原始參考圖像和待測圖像進行子塊劃分，分別計算所有子塊的圖像信息熵，選擇熵值大于所有子塊的平均熵值的子塊；

計算原始參考圖像和待測圖像的子塊的相位一致性值，并設置質量評測的視覺權重因子；

對從原始參考圖像和待測圖像中選擇的子塊分別實施復小波變換；

分別提取原始參考圖像和待測圖像的幅度和相位信息，結合視覺權重因子進行半盲圖像質量評測。

優選地，所述方法還包括步驟：

采用曲線擬合方式對質量評測結果進行驗證，以衡量評測的主客觀一致性。

優選地，所述復小波變換分解的層數為3層，濾波器為近似對稱的13,19-抽頭濾波器和Q-Shift14,14抽頭濾波器。

優選地，所述方法中，根據像素的分布概率分別計算所有子塊的圖像信息熵。

優選地，所述方法中，所述半盲圖像質量評測具體包括步驟：

首先根據所述幅度和相位信息計算子塊之間的質量評測值；

隨后綜合所有圖像子塊的質量評測值并結合視覺權重因子對整幅圖像進行質量評測。

另一方面，本發明還同時提供了一種基于熵的復小波域半盲圖像質量評測系統，所述系統包括：

信息熵模塊，用于對輸入的原始參考圖像和待測圖像進行子塊劃分，分別計算所有子塊的圖像信息熵，選擇熵值大于所有子塊的平均熵值的子塊；

權重模塊，用于計算原始參考圖像和待測圖像的子塊的相位一致性值，并設置質量評測的視覺權重因子；

復小波變換模塊，用于對從原始參考圖像和待測圖像中選擇的子塊分別實施復小波變換；

評測模塊，用于分別提取原始參考圖像和待測圖像的幅度和相位信息，結合視覺權重因子進行半盲圖像質量評測。

優選地，所述系統還包括：

驗證模塊，用于采用曲線擬合方式對質量評測結果進行驗證，以衡量評測的主客觀一致性。

優選地，所述復小波變換模塊中：

所述復小波變換分解的層數為3層，濾波器為近似對稱的13,19-抽頭濾波器和Q-Shift14,14抽頭濾波器。

優選地，所述信息熵模塊中進一步包括：