[發明專利]基于結構降化模型的半參考圖像質量評價方法有效
| 申請號： | 201410317455.6 | 申請日： | 2014-07-04 |
| 公開（公告）號： | CN104112272B | 公開（公告）日： | 2017-04-12 |
| 發明（設計）人： | 顧錁;翟廣濤;許祺;楊小康 | 申請（專利權）人： | 上海交通大學 |
| 主分類號： | G06T7/11 | 分類號： | G06T7/11 |
| 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 |
| 地址： | 200240 *** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 結構 模型 參考 圖像 質量 評價 方法 | ||
1.一種基于結構降化模型的半參考圖像質量評價方法，其特征在于，包括以下步驟：
第一步、分別對原圖X與失真圖Y進行分割，分為內區圖像塊與外區圖像塊；
第二步、對于原圖X的內區圖像塊與外區圖像塊，對其分別進行程度為0.1與1.5的Fμ濾波，以及程度為0.1與1.5的Fσ濾波；得到原圖X內區圖像塊Fμ濾波后圖像μX，i(0.1)與μX，i(1.5)、Fσ濾波后圖像σX，i(0.1)與σX，i(1.5)，以及原圖X外區圖像塊Fμ濾波后圖像μX，e(0.1)與μX，e(1.5)、Fσ濾波后圖像σX，e(0.1)與σX，e(1.5)；
第三步、對于原圖X內區圖像塊Fμ濾波后圖像μX，i(0.1)與μX，i(1.5)計算結構相似指數SSIM，得到原圖特征值SDm，i，N(X)，對其Fσ濾波后圖像σX，i(0.1)與σX，i(1.5)，計算結構相似指數SSIM，得到原圖特征值SDv，i，N(X)；同樣的，對原圖X外區圖像塊Fμ濾波后圖像μX，e(0.1)與μX，e(1.5)、Fσ濾波后圖像σX，e(0.1)與σX，e(1.5)分別計算結構相似指數SSIM，得到相應的原圖特征值SDm，e，N(X)與SDv，e，N(X)；
第四步、對于失真圖Y的內區圖像塊與外區圖像塊，對其分別進行程度為0.1與1.5的Fμ濾波，以及程度為0.1與1.5的Fσ濾波，得到失真圖Y內區圖像塊Fμ濾波后圖像μY，i(0.1)與μY，i(1.5)、Fσ濾波后圖像σY，i(0.1)與σY，i(1.5)，以及失真圖Y外區圖像塊Fμ濾波后圖像μY，e(0.1)與μY，e(1.5)、Fσ濾波后圖像σY，e(0.1)與σY，e(1.5)；
第五步、對于失真圖Y內區圖像塊Fμ濾波后圖像μY，i(0.1)與μY，i(1.5)計算結構相似指數SSIM，得到失真圖特征值SDm，i，N(Y)，對其Fσ濾波后圖像σY，i(0.1)與σY，i(1.5)，計算結構相似指數SSIM，得到原圖特征值SDv，i，N(Y)；同樣的，對失真圖Y外區圖像塊Fμ濾波后圖像μY，e(0.1)與μY，e(1.5)、Fσ濾波后圖像σY，e(0.1)與σY，e(1.5)分別計算結構相似指數SSIM，得到相應的失真圖特征值SDm，e，N(Y)與SDv，e，N(Y)；
第六步、分別計算原圖X各項特征值與失真圖Y相應特征值之差，定義為相應特征值的距離，記為Dm，i，N、Dv，i，N、Dm，e，N以及Dv，e，N；
第七步、分別對各項特征值的距離Dm，i，N、Dv，i，N、Dm，e，N以及Dv，e，N進行非線性變換，將其結果相加后得到圖像質量評價指數SDM，SDM的值越大，則預測圖像質量越好，值越小則預測圖像質量越差。
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