[發明專利]一種基于彩色向量夾角LBP算子的無參考彩色圖像質量評價方法

有效

• 申請號: 201811406907.2
• 申請日: 2018-11-23
• 公開（公告）號: CN109523542B
• 公開（公告）日: 2022-12-30
• 發明（設計）人: 汪斌;陳淑聰;姜飛龍
• 申請（專利權）人: 嘉興學院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90;G06T5/00;G06V10/764;G06V10/774
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

本發明公開了一種基于彩色向量夾角LBP算子的無參考彩色圖像質量評價方法，本發明將彩色圖像提取出紅色圖像分量、綠色圖像分量和藍色圖像分量，將三個分量組成彩色向量，根據彩色向量計算出彩色向量夾角圖像，并從彩色向量夾角圖像中提取出CLBP特征和DLBP特征，并得到其均值、標準差、偏度、峰度和熵合成得到特征向量，送入支持向量機中訓練和測試，得到客觀圖像質量分值。該方法充分利用圖像的彩色信息構造出彩色向量夾角CLBP算子和DLBP算子，該方法充分考慮圖像的空間鄰域失真信息和彩色失真信息，提高了圖像質量評價的效率和準確度。

技術領域

本發明屬于圖像處理領域，具體涉及一種基于彩色向量夾角LBP(局部二值模式)算子的無參考彩色圖像質量評價方法。

背景技術

圖像質量評價是圖像處理領域的關鍵問題，圖像質量評價方法根據是否有人的參與可分成主觀圖像質量評價方法和客觀圖像質量評價方法。主觀圖像質量評價方法由人對圖像進行打分，評價結果精確，但評價過程復雜，耗時時間長，難以得到實時應用?？陀^圖像質量評價方法無需人的參與，通過特定的計算機算法自動預測圖像質量，根據是否使用原始無失真圖像作為參考圖像，可將圖像質量評價方法分成全參考圖像質量評價方法，半參考圖像質量評價方法和無參考圖像質量評價方法。全參考圖像質量評價算法使用參考圖像的所有信息預測圖像質量，半參考圖像質量評價方法采用參考圖像的部分信息進行圖像質量預測，無參考圖像質量評價方法不使用參考圖像的任何信息進行圖像質量評價。傳統的全參考圖像質量評價方法采用MSE(均方誤差)或PSNR(峰值信噪比)進行圖像質量評價，該方法物理意義明確，算法簡單，但存在與人眼主觀視覺特性不匹配等缺點。針對傳統全參考圖像質量評價方法以上缺點，Wang提出一種基于SSIM(結構相似度)的全參考圖像質量評價模型，但SSIM對模糊圖像評價效果不太理想，特別是對于嚴重模糊的圖像評價效果與主觀視覺感受不符。當前的無參考圖像質量評價方法可以分成基于特定失真類型的方法和通用型方法，基于特定失真類型的方法主要面向特定失真類型，如塊效應、模糊度、噪聲等；而通用型方法對所有失真類型進行圖像質量評價。Moorthy采用小波系數的統計特性進行無參考圖像質量評價，Ye采用Gabor濾波系數的視覺碼本構建直方圖進行質量評價，雖然這些方法提高了無參考圖像質量評價的精度，但其結果與人眼的主觀圖像質量評價結果仍存在著差距。

發明內容

本發明的目的是針對現有技術的不足，提供一種基于彩色向量夾角LBP算子的無參考彩色圖像質量評價方法，該方法預測效果更精確。

為了達到上述目的，本發明所采用的技術方案如下：一種基于彩色向量夾角LBP算子的無參考彩色圖像質量評價方法，該方法包括如下步驟：

步驟(1)：從輸入圖像集中輸入彩色圖像，將輸入圖像集隨機劃分成測試圖像集和訓練圖像集；

步驟(2)：將測試圖像集和訓練圖像集中的彩色圖像提取出紅色圖像分量R、綠色圖像分量G和藍色圖像分量B；

步驟(3)：對R通道圖像、G通道圖像和B通道圖像進行歸一化處理，分別得到歸一化R通道圖像NR、歸一化G通道圖像NG和歸一化B通道圖像NB；

步驟(4)：將歸一化R通道圖像在(i,j)點處的取值NR(i,j)、歸一化G通道在(i,j)點處的取值NG(i,j)和歸一化B通道在(i,j)點處的取值NB(i,j)組成彩色向量C(i,j)，組合公式如下：

C(i,j)＝[NR(i,j),NG(i,j),NB(i,j)]

步驟(5)：計算彩色圖像在(i,j)點處的彩色向量中心夾角θ(i,j)，將彩色向量中心夾角θ(i,j)組成彩色向量中心夾角圖像θ，計算彩色向量中心夾角圖像θ的CLBP特征；計算CLBP特征的均值、標準差、偏度、峰度和熵作為CLBP特征向量X；

步驟(6)：計算彩色向量中心夾角圖像的DLBP特征，計算DLBP特征的均值、標準差、偏度、峰度和熵作為DLBP直方圖特征向量Y；