[發明專利]一種多失真圖像質量的無參考評價方法

有效

• 申請號: 201711346145.7
• 申請日: 2017-12-15
• 公開（公告）號: CN108053396B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 周玉;李雷達;盧兆林
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T7/12
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 楊曉玲

1.一種多失真圖像質量的無參考評價方法，其特征在于，包括步驟：

(1)獲取M幅原始多失真圖像，對每一幅原始多失真圖像執行步驟(1-1)至(1-3)：

(1-1)記任意一幅原始多失真圖像為I₀，對圖像I₀分別進行n次下采樣，得到n幅下采樣圖像，并記I_i為第i個下采樣圖像，i∈[1，2，…，n]；將圖像I₀至I_n歸入圖像I₀的樣本集合；

(1-2)對樣本集合中每一幅圖像進行雙階結構特征提取，獲取每一幅圖像的一階結構失真特征和二階結構失真特征；

所述一階結構失真特征包括結構信息量特征和結構能量特征；其中，結構信息量特征的計算步驟包括：

1)求出圖像I_i的梯度圖像g_i，i＝0，1，…，n：

式中，g_i(x，y)表示梯度圖像g_i中像素點(x，y)處的像素值，和分別表示I_i的水平方向梯度和垂直方向梯度；*和T分別表示卷積操作符和轉置操作符；

2)對于梯度圖像g_i中的每一個像素(x，y)，首先確定一個以(x，y)為中心，且大小為W×W的窗口，W表示窗口寬度；計算出窗口中除了像素(x，y)以外的其他所有像素點的平均像素值A_i(x，y)：

3)定義一個函數f_i，f_i中的元素表示為f_i(p，q)，f_i(p，q)的值為：滿足g_i(x，y)＝p且A_i(x，y)＝q的像素點的個數；計算f_i(p，q)的概率為：

式中，a₁、a₂分別為I₀的長和寬；

4)計算梯度圖像g_i的二維熵為：

計算出的二維熵為I_i的結構信息量特征；

結構能量特征的計算步驟包括：

5)將梯度圖像g_i分為b×b大小的不重疊的圖像塊，對每個圖像塊進行奇異值分解，任意一個圖像塊B_z的奇異值分解結果為：

B_z＝U_zS_zV_z^T，z＝1，2，...，R

式中，R表示梯度圖像g_i中圖像塊總數，U_z和V_z均為大小為b×b的方陣，并分別滿足：U_z^TU_z＝E和V_z^TV_z＝E；式中，E為單位矩陣；S_z為大小為b×b的方陣，其對角線上的數據為奇異值，其他位置的數據為0；B_z的平均奇異值為S_z中對角線上數據的平均值，記為Y_z；

6)對Y_z進行歸一化，得到：

式中，Y′_z表示Y_z歸一化值，表示B_z的方差；

7)計算g_i的結構能量特征為：

(1-3)對樣本集合中每一幅圖像進行非局部相似性統計特征提取，獲取每一幅圖像的兩個非局部相似性統計特征；

(1-4)步驟(1-2)和(1-3)提取出的所有特征參數共同構成圖像I₀的特征集合；

(2)將M幅原始多失真圖像的特征集合合并形成一個訓練參數集合，采用隨機森林法從訓練參數集合的所有特征參數中學習出一個多失真圖像質量評價模型；

(3)通過多失真圖像質量評價模型評價待測多失真圖像。