[發(fā)明專利]基于方位選擇特性的部分參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510830282.2
• 申請日: 2015-11-24
• 公開（公告）號: CN105389822A
• 公開（公告）日: 2016-03-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳金建;陳秀林;萬文菲;謝雪梅;石光明
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)昆山創(chuàng)新研究院;西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 王品華;黎漢華

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種部分參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法，可用于互聯(lián)網(wǎng)上圖像傳輸，圖像檢索，圖像壓縮和圖像質(zhì)量的鑒別。

技術(shù)背景

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體技術(shù)日益飛速的發(fā)展，大量不同類型的圖像數(shù)據(jù)涌現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)上。隨著信號的獲取，壓縮，處理和傳輸，原始信號中混入了多種噪聲，怎樣在大量的數(shù)據(jù)中更高效的獲取有價(jià)值的信息是熱門研究課題。雖然主觀評價(jià)方法篩選高質(zhì)量的信號是最可靠最準(zhǔn)確的，但是計(jì)算復(fù)雜而且消耗大量時(shí)間，因此能與人類感知相一致的客觀質(zhì)量評價(jià)算法在信號處理領(lǐng)域有很大需求。

在過去的幾十年里，很多圖像質(zhì)量評價(jià)IQA算法相繼被人們提出，根據(jù)參考信息，現(xiàn)存的圖像質(zhì)量評價(jià)算法被分為三類：1)全參考質(zhì)量評價(jià)，需要全部無失真的原始圖像信息做參考；2)部分參考質(zhì)量評價(jià)，需要參考圖像的部分信息；3)無參考質(zhì)量評價(jià)，不需要參考圖像信息。雖然全參考質(zhì)量評價(jià)方法高效準(zhǔn)確，但是不能有效的應(yīng)用于實(shí)際應(yīng)用中，無參考圖像質(zhì)量評價(jià)要實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的質(zhì)量評價(jià)難度比較大，因此利用有限的參考數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠的預(yù)測圖像質(zhì)量的部分參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法變得尤為重要。

通常部分參考圖像質(zhì)量評價(jià)提取的一些全局特征能夠有效的代表圖像的失真。根據(jù)自然圖像的一些穩(wěn)定統(tǒng)計(jì)特性，利用統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律來計(jì)算圖像的小波變換系數(shù)來建立質(zhì)量感知圖像，再利用相對熵來評價(jià)參考圖像和失真圖像。為了提高評價(jià)質(zhì)量，Li和Wang在文章“Reduced-referenceimagequalityassessmentusingdivisivenormalization-basedimagerepresentation,”IEEEJournalofSelectedTopicsinSignalProcessing,vol.3,no.2,pp.202–211,2009采用了對統(tǒng)計(jì)系數(shù)進(jìn)行分布式的歸一化，從而進(jìn)行質(zhì)量預(yù)測，此外在部分參考圖像質(zhì)量評價(jià)中對曲波，小波和輪廓波系數(shù)的統(tǒng)計(jì)分布進(jìn)行了深入分析和多尺度幾何分析，但是這些基于統(tǒng)計(jì)方法的部分參考圖像質(zhì)量評價(jià)算法在數(shù)據(jù)庫中對不同的失真類型或一系列訓(xùn)練樣本中都表現(xiàn)的不是很好。

最近受到人腦認(rèn)知理論的啟發(fā)，Wuetal.通過分別衡量圖像主要視覺內(nèi)容和無規(guī)則的不確定信息之間的信息失真度進(jìn)行質(zhì)量評價(jià)，由于這種算法需要根據(jù)每個(gè)圖像塊的小波系數(shù)的縮放熵來評價(jià)退化程度，需要大量的參考數(shù)據(jù)信息，才能達(dá)到理想的效果，因此它適合于單一的失真類型。

綜上，現(xiàn)有的這些部分參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法在有限的參考數(shù)據(jù)均達(dá)不到對圖像質(zhì)量的理想評價(jià)效果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對上述已有部分參考圖像質(zhì)量評價(jià)算法的不足，提出一種基于方位選擇特性的部分參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法，以利用有限的參考數(shù)據(jù)，針對不同的失真類型，在不同的標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)庫中，結(jié)合人腦視覺信息處理機(jī)制，提高圖像質(zhì)量評價(jià)的效果。

本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：

本發(fā)明根據(jù)人類的初級視皮層對于視覺信息的提取具有顯著的方向選擇性特點(diǎn)，在對圖像進(jìn)行質(zhì)量評價(jià)時(shí)，綜合考慮圖像中局部區(qū)域的空間相關(guān)性和圖像質(zhì)量退化情況這兩個(gè)因素，其實(shí)現(xiàn)方案包括如下：

(1)輸入大小為N×N的待處理圖像依據(jù)視神經(jīng)的方位選擇原理模擬出任一像素點(diǎn)x的空間結(jié)構(gòu)分布特性：其中，R＝{x₁,x₂...x_i...x_n}是從該像素點(diǎn)x周圍圓形區(qū)域中選取的n個(gè)像素點(diǎn)的集合，x_i表示第i個(gè)像素點(diǎn)，代表括號內(nèi)響應(yīng)的一種編排方式，代表該像素點(diǎn)x與其周圍區(qū)域像素點(diǎn)的集合R間的相互作用類型；

(2)構(gòu)建像素點(diǎn)x的空間結(jié)構(gòu)分布

(2a)計(jì)算像素點(diǎn)x的方位角: