[發明專利]基于EEG信號的圖像質量評價方法

在審

• 申請號: 201710343695.7
• 申請日: 2017-05-16
• 公開（公告）號: CN107220599A
• 公開（公告）日: 2017-09-29
• 發明（設計）人: 劉國忠;高潔;孟浩;李萍;王英
• 申請（專利權）人: 北京信息科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F3/01;G06T7/00
• 代理公司: 北京遠創理想知識產權代理事務所(普通合伙)11513
• 代理人: 衛安樂

1.一種基于EEG信號的圖像質量評價方法，其特征在于，包括：

步驟a、分別針對參考圖在色飽和度、白場亮度、清晰度變化，各自生成一個刺激圖；

步驟b、向被測試者依次連續顯示參考圖和刺激圖，并根據被測試者是否能區分出參考圖與刺激圖的區別，同時采集被測試者的腦電信號；其中刺激圖為根據參考圖對色飽和度、白場亮度、清晰度這三個參數進行改變以形成的；

步驟c、對采集到的被測試者的腦電信號過濾噪音，然后將參考圖出現前預設時間段內的腦電信號作為基線，然后將被測試者看到刺激圖后的腦電信號與基線進行對比以得到新的電位值；然后將其中幅值較高的偽跡剔除，按照零點一致將腦電信號進行幅值的直接疊加平均；最后剔除不必要的噪聲進行數字濾波；

步驟d、提取上述得到的P300波的峰值和潛伏期數據；

步驟e、分別針對參考圖在色飽和度、白場亮度、清晰度變化生成的刺激圖，獲取在參數變化時的潛伏期和峰值的數據，獲取每張刺激圖對應的潛伏期的中位數以及峰值的中位數；然后以潛伏期和峰值的中位數為因變量，以為自變量分別擬合出關系方程式，得到每一刺激圖的潛伏期和峰值的預測模型。

2.根據權利要求1所述的基于EEG信號的圖像質量評價方法，其特征在于，步驟a具體包括：

步驟a1、改變圖像的色飽和度CS，具體包括：將圖像中的每個像素由XYZ空間轉換到Lab空間，再轉換到LCH空間；然后將每個像素的C分量進行如下處理：C_o＝α_CSC_i，其中C_o和C_i分別是每個像素C的輸出與輸入值，α_CS是相應的壓縮因子，取不同的α_CS值以達到色飽和度改變的目的；

步驟a2、改變圖像的白場亮度WL，具體包括：將圖像中的每個像素由XYZ空間轉換到xyY空間，在xyY空間對像素的Y分量進行處理以調節圖像的白場亮度WL，具體包括：對圖像中每個像素的亮度分量Y進行如下處理：Y_o＝α_WLY_i，其中Y_o和Y_i分別是每個像素Y分量的輸出與輸入值，α_WL是相應的壓縮因子，取不同的的α_WL值以達到白場亮度改變的目的；

步驟a3、利用高斯核函數對圖像進行卷積改變圖像的清晰度值，卷積使用的二維高斯核函數定義如下：其中c為常數，其值是該式乘積項積分和的倒數；為控制卷積函數對圖像清晰度的影響值，通過取不同的σ值以達到改變圖像清晰度的目的。

3.根據權利要求1所述的基于EEG信號的圖像質量評價方法，其特征在于，向被測試者依次連續顯示參考圖和刺激圖，并根據被測試者是否能區分出參考圖與刺激圖的區別，同時采集被測試者的腦電信號，具體包括：

在測試開始時先顯示1000ms的黑底白十字圖片以提醒被測試者開始測試并將被測試者的視線吸引到屏幕中央；然后依次連續顯示參考圖和刺激圖，分別持續500ms且兩張圖連續顯示，并要求被測試者判斷兩者是否有區別；測試完成后馬上進入下一圖集，即馬上顯示黑底白十字圖片，然后顯示另一參考圖與刺激圖。

4.根據權利要求1所述的基于EEG信號的圖像質量評價方法，其特征在于，步驟c具體包括：

將采集到的腦電信號中明顯的受電極移動和肌電影響的數據段剔除；通過現有的算法去除眼電干擾；然后將被測試者看到刺激圖后的腦電信號與基線進行對比以得到新的電位值；然后將其中幅值較高的偽跡剔除；按照零點一致將腦電信號進行幅值的直接疊加平均；最后為了使波形光滑，剔除不必要的噪聲，進行數字濾波。

5.根據權利要求1所述的基于EEG信號的圖像質量評價方法，其特征在于，步驟d具體包括：

步驟d1、對于峰值特征提取的方法為面積測量法，即對一段時間窗口內的波幅進行時域積分得到包含的面積，再除以時間窗口的長度，得到所需的平均波幅；

步驟d2、對于潛伏期特征提取的方法為面積兩分潛伏期測量法，即以能夠將某個成分的波幅面積進行等分的時間點作為該成分的潛伏期。