[發明專利]一種全局和局部特征相結合的跨尺度圖像質量評價方法

有效

• 申請號: 201710803358.1
• 申請日: 2017-09-08
• 公開（公告）號: CN107610110B
• 公開（公告）日: 2020-09-25
• 發明（設計）人: 毋立芳;閆春燦;簡萌;劉爽;徐姚文
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/46;G06K9/62
• 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

一種全局結構與局部信息相結合的跨尺度圖像質量評價方法涉及圖像處理技術領域。本發明基于人眼感知是由全局到局部的注意力機制，提供一種基于全局結構特征和局部信息特征相結合的算法對不同尺度的圖像進行質量評價。本發明首先在不同尺度圖像間建立映射關系，基于映射關系分別從全局和局部兩方面進行研究，在全局算法中引入多個影響因子，分析圖像在尺寸變換過程中引起的視覺差異；在局部算法中，基于像素信息分析圖像的細節損失，最后融合全局和局部特征得到圖像的質量評判標準。該客觀質量評價方法與主觀評價方法得到的結果比較一致，而且無須消耗大量的人力、物力，具有一定的應用價值及參考意義。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域中不同尺度圖像的質量評價技術，具體涉及一種全局和局部特征相結合的跨尺度圖像質量評價方法的研究及實現。

背景技術

隨著互聯網和顯示設備的飛速發展，移動終端的個性化發展，對圖像提出了不同尺寸的需求。針對這一問題，大量不同尺度、不同分辨率的圖像處理方法應運而生，這對圖像質量提出了新的挑戰，然而大多數圖像處理方法都是基于同尺度的圖像，因此引發了對不同尺度圖像的質量評價方法的研究。

圖像質量評價是計算機視覺領域里一項重要的研究課題。圖像質量評價從方法上可分為主觀評價和客觀評價兩種。主觀評價方法是采用用戶調研的方式，通過實驗人員的主觀感知來評價對象的質量。評價過程通常采用連續雙激勵質量度量法，即向實驗人員同時展示參考圖像與待評價圖像，由觀測者根據主觀感受同時對兩幅圖像給出評分。主觀評價方法來自于人的主觀感受，誤差最小。但是其會受到觀測者專業背景、情緒、動機等主觀因素的影響，而且難以結合到其他算法中使用。最明顯的缺點是，該方法耗時長，費用高，難以操作。第二種評價方法即為客觀評價，這種方法易于實現，成本低，相比主觀方法耗時短，因此成為圖像質量評價的研究重點。該類方法又可細分為三個子類：全參考評價方法、半參考評價方法和無參考評價方法。所謂的全參考質量評價方法指的是需要完整的原始圖像來評價圖像的質量，這類算法研究時間最長，發展最為成熟。而半參考標準則只需從參考圖像中提取出部分統計量來進行計算，無須完整的像素級別信息。無參考評價則更是無須原始圖像。客觀質量評價方法可以自動對不同圖像質量進行評價，以此為標準使得不同的圖像處理方法能為用戶呈現最佳的視覺效果。而且不同的圖像處理方法，也需要一個穩定、客觀的評價準則，對其性能進行分析對比。

傳統的圖像質量評價方法通常只進行簡單的統計學計算來評價視覺質量，這些方法包括均方誤差(MSE)，信噪比峰值(PSNR)等。這些算法源于通信理論，比較簡單，但是無法精準地模擬人類的視覺感知?，F有的研究表明，人類的視覺感知，遠比傳統的圖像質量評價方法中用到的這些簡單統計學方法更為復雜。因此人們將更多的注意力集中在了基于感知的視覺質量評價標準，并以此來模擬人類視覺系統以得到更好的結果。綜上所述,通過分析不同的圖像質量評價方法，本發明研究了一種綜合全局和局部特征的跨尺度圖像質量評價方法，其中多個影響因子的引入，以及全局特征和局部特征相結合是本發明的重點和難點。

發明內容

本發明基于人類視覺系統的注意力機制，提出了一種基于全局結構和局部信息相結合的算法對不同尺度的圖像進行質量評價。

本發明的大體思路為首先對原始圖像和待評價圖像提取特征點并匹配，然后利用匹配的特征點間的映射關系進行三角剖分。在全局算法中，將三角剖分結果看作是圖像的拓撲幾何結構，根據圖像的幾何結構，引入多個影響因子，定量分析圖像在尺寸變化過程中引起的視覺差異。在局部算法中，根據兩幅圖像間的映射關系，基于像素信息分析圖像的細節損失，最后融合全局和局部的特征得到圖像的質量評判標準。

為了實現上述問題，本發明提供了一種有效的基于全局結構和局部信息的算法對待評價圖像進行質量評價的方法。該方法具體包括：

1)輸入兩幅圖像，一幅原始圖像和一幅待評價圖像，提取兩幅圖

SIFT特征點，并進行特征點的匹配和篩選。