[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

技術領域

本發明涉及一種圖像質量評價領域的系統，具體地，涉及一種基于結構降化模型的半參考圖像質量評價方法。

背景技術

隨著諸如圖像視頻壓縮、存儲以及傳輸技術在多媒體領域的廣泛應用，對于高效的圖像質量評價技術的需求也在高速增長。現有的圖像質量評價方法主要分為主觀與客觀兩種。其中主觀評價方法應當是最為貼近真實的，但是代價非常昂貴，同時十分浪費時間，并且這種主觀評價方式在實時圖像處理系統中是無法應用的。而對于客觀質量評價，均方差(Mean-Squared?Error)以及峰值信噪比(Peak?Signal-to-Noise?Ratio)這兩種評價方法在當前有著非常廣泛的應用，然而這兩種方法并不能非常準確的與人們的主觀評價結果相匹配。

考慮到這種狀況，Z.Wang等人在2004年《IEEE?Transaction?on?Image?Processing》上發表了“Image?quality?assessment：From?error?visibility?to?structural?similarity”，充分考慮到人類視覺認知系統，提出了一種全新的基于圖像結構信息的客觀圖像質量評價方法，即結構相似指數(SSIM)。Z.Wang因此論文獲得IEEE?Signal?Processing?Society?Best?PaperAward。隨后，大量的基于結構相似指數的改進方法紛紛涌現。例如，Z.Wang等人又在2011年《IEEE?Transaction?on?Image?Processing》發表的論文“Information?content?weighting?for?perceptual?image?quality?assessment”，提出基于信息內容加權的結構相似指數(IW-SSIM)等。此外，還有一些基于人類視覺認知系統的模型陸續提出，比如H.R.Sheikh等人在2006年《IEEE?Transaction?on?Image?Processing》發表的論文“Image?informationand?visual?quality”，提出視覺信息保真度模型(VIF)等。然而，這些質量評價需要原始參考圖像的所有信息，這樣會造成非常大的數據冗余。這促使我們去設計一種新的客觀質量評價方法，使用有限的原始圖像信息，在提高客觀圖像質量評價的準確度的同時，減少數據冗余量。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種基于結構降化模型的半參考圖像質量評價方法，該方法僅依賴于結構相似性指數的計算函數，而無需引入其他復雜算法，不僅擁有卓越評價準確度，并且兼具了計算復雜度低，執行效率高的特點。

為實現以上目的，本發明提供一種基于結構降化模型的半參考圖像質量評價方法，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F_μ濾波，以及程度為0.1與1.5的F_σ濾波；得到原圖X內區圖像塊F_μ濾波后圖像μ_X，i(0.1)與μ_X，i(1.5)、F_σ濾波后圖像σ_X，i(0.1)與σ_X，i(1.5)，以及原圖X外區圖像塊F_μ濾波后圖像μ_X，e(0.1)與μ_X，e(1.5)、F_σ濾波后圖像σ_X，e(0.1)與σ_X，e(1.5)；