[發明專利]基于多尺度分析法建立的無參考圖像質量評估方法

有效

• 申請號: 201710505135.7
• 申請日: 2017-06-28
• 公開（公告）號: CN107316323B
• 公開（公告）日: 2020-09-25
• 發明（設計）人: 喬俊飛;劉茂珅;顧錁;許進超
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06T7/32
• 分類號: G06T7/32;G06T7/35
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

本發明公開了基于多尺度分析法建立的無參考圖像質量評估方法，能有效評估基于深度圖像繪制技術合成圖像的質量。本發明考慮到基于深度圖像繪制技術合成圖像的參考圖像通常不可獲得，利用深度圖像繪制技術造成幾何失真破壞自然圖像自相似特性，并且破壞程度隨圖像尺寸縮小而趨于減小的先驗知識建立了無參考圖像多尺度分析質量評估模型。根據利用主流數據庫來對模型進行性能測試的結果，本發明的性能和現有的評估方法相比有較大優勢。值得注意的是，由于目前很少有關于深度圖像繪制技術合成圖像的無參考評估方法的研究，本發明填補了這方面的空白，為將來無參考圖像質量評價算法的提高開辟了一個方向。

技術領域

本發明屬于圖像質量評價方法，利用多尺度分析法建立一種新型無參考圖像質量評估方法，能有效評價基于深度圖像繪制技術合成的圖像質量。

背景技術

基于深度圖像繪制技術合成的圖像可為用戶提供自由視角的體驗，使得它能被廣泛應用于遠程教育、監控、醫療和娛樂等領域?；谏疃葓D像繪制技術合成的圖像原理是通過相鄰圖像合成出虛擬圖像。在此過程中，不可避免會引入幾何失真。如圖1，幾何失真和模糊、噪聲失真等相比呈現出不同的視覺影響。然而，目前缺乏對基于深度圖像繪制技術合成的圖像的質量評估方法的研究?，F有的圖像質量評估算法多依據于參考圖像，由于基于深度圖像繪制技術合成的圖像本身為虛擬圖像，通常不能獲取其參考圖像，因此現有方法難以適用。

為此，本發明提出了基于多尺度分析的無參考圖像質量評估方法。本發明主要依據原理是深度圖像繪制技術造成幾何失真破壞自然圖像自相似特性，并且破壞程度隨著圖像尺寸縮小而趨于減小的先驗知識。以圖1(a)為參考圖像X，(d)為相應的基于深度圖像繪制技術合成的圖像Y為例。由圖2可知，X和Y的距離隨著尺寸縮小而減小，其中結構相似度(SSIM[1])的值與圖像相似度成正相關，與圖像距離成負相關。我們發現Y₅和相對應的參考圖像X₅之間SSIM非常高，意味著兩者之間具有非常高的相似度。由此規律，提出了基于多尺度分析的無參考圖像質量評估方法，經過和其它一些圖像質量評估方法進行對比實驗，本發明的性能有明顯的優勢。

發明內容

本發明利用多尺度分析法建立一種新型無參考圖像質量分析方法。本發明主要依據原理是深度圖像繪制技術造成幾何失真破壞自然圖像自相似特性，并且破壞程度隨圖像尺寸縮小而趨于減小的先驗知識。當圖像尺寸縮小到一定程度時，通過升采樣技術使圖片尺寸匹配估計圖像的大小就可以近似的作為相應的參考圖像。使得本方法在沒有參考圖像的情況下也能對圖像進行評估，并且通過實驗可知，本方法的性能比現有無參考評估方法都要優越。

本發明是通過以下技術方案實現的，本發明包括以下步驟：

第一步、通過雙邊插值技術將Y_i圖像進行升采樣達到與Y₁相匹配的尺寸，得到近似參考圖像

第二步、計算像素點相似度

第三步、計算圖像每一個像素點各尺度相似度融合結果

第四步、為了消除升采樣引入的模糊失真，通過設置閾值τ，計算出

第五步、最后計算出基于深度圖像繪制技術合成圖像的質量評估分數Q_MSA。