[發明專利]一種全景圖像質量評估方法

有效

• 申請號: 201911065268.2
• 申請日: 2019-11-04
• 公開（公告）號: CN110930370B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 孔徳慧;虞義蘭;王少帆;李敬華
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京市中聞律師事務所 11388
• 代理人: 馮夢洪

一種全景圖像質量評估方法，通過將無壓縮的全景圖和對應壓縮后的全景圖經過scharr濾波器濾波后獲得單個像素計算的視覺得分，通過多尺度融合來評估不同尺度下輸入圖像的質量，針對全景圖的觀看模式，采用尺度自適應方案，用注意力圖機制v(t)控制是否使用注意力權重W(r)進行細節感知，可以模擬實現人眼觀看全景圖像的不同維度時會分配不同的注意力，以及人眼在觀看圖像時對全局和細節的特征把握，提高了模型客觀評估結果與主觀結果的一致性。

技術領域

本發明涉及計算機視覺的技術領域，尤其涉及一種全景圖像質量評估方法。

背景技術

圖像質量評估(Image Quality Assessment,IQA)的目標是設計出能夠替代人眼對圖像失真進行準確有效評估的算法，它在圖像處理的各個領域中具有非常重要的意義。為了實現這一目標，在過去的幾年里，人們提出了許多IQA方法。隨著對基于圖像的應用的需求不斷增加，對圖像質量的高效可靠的評價也越來越重要。IQA對于許多圖像處理應用來說都是至關重要的。

IQA分為主觀質量評價和客觀質量評價。主觀質量評價通過觀察者的評分來判斷圖像質量，易受個體主觀影響，難以復現。圖像質量的客觀評價是根據人眼視覺系統建立數學模型，并通過具體的公式計算圖像的質量的客觀評價。相比主觀評價，客觀評價具有可批量處理、結果可重現的特點，不會出現人為因素的偏差。

客觀評價算法根據其對參考圖像的依賴程度,可分成三類。(1)全參考:需要和參考圖像上的像素點做一一對應的比較；(2)半參考:只需要和參考圖像上的部分統計特征做比較；(3)無參考:不需要具體的參考圖像。其中全參考算法是研究時間最長、發展最成熟的部分。

全參考圖像質量評價的待評價圖像信號的質量可以通過與原始圖像信號相比之后獲得的誤差信號來進行質量分析。圖像質量的下降與誤差信號的強弱相關。基于此，最簡單的質量評價算法就是均方誤差(Mean Squared Error,MSE)和峰值信噪比(Peak Signal-Noise Ratio,PSNR)。近幾年還陸續提出了SSIM、MS-SSIM、ADD-SSIM和PSIM等全參考圖像質量評價的方法。SSIM在假設人的視覺感知高度適應于從場景中提取結構信息的前提下，提出了一種基于結構信息退化的圖像質量評價框架。MS-SSIM則提出了一種多尺度結構相似性方法，該方法比以往的單尺度方法具有更大的靈活性。ADD-SSIM通過圖像內容和失真情況分析失真分布，即綜合考慮失真位置、失真強度、頻率變化和直方圖變化的分布來推斷總體質量。PSIM則通過提取圖像的梯度幅度映射來模擬人眼觀看圖像的方式。這些方法對一般圖像的評估有著很好的效果，然而全景圖像跟一般圖片不盡相同，人們在觀看全景圖時注意范圍會有一些差異，因此之前所提出的全參考方法對全景圖像并非完全適用。

全景圖在虛擬會議、虛擬漫游等日常辦公中有著廣泛的應用。不僅如此，全景圖在存儲和傳輸過程中需要大量壓縮，評價不同編碼技術對全景圖的視覺質量影響具有重要意義。

發明內容

為克服現有技術的缺陷，本發明要解決的技術問題是提供了一種全景圖像質量評估方法，其可以模擬實現人眼觀看全景圖像的不同維度時會分配不同的注意力，以及人眼在觀看圖像時對全局和細節的特征把握，提高了模型客觀評估結果與主觀結果的一致性。

本發明的技術方案是：這種全景圖像質量評估方法，該方法采用的視覺質量評估模型為公式(1)：

其中I為無損圖像，為有損全景圖像，F_I表示經過濾波后的圖像，F_I(r)表示圖像中的像素r，R是F_I中的像素總數，該方法包括以下步驟：

(1)Q(r)為單個像素計算的視覺得分，通過將無壓縮的全景圖和對應壓縮后的全景圖經過scharr濾波器濾波后獲得；

(2)通過多尺度融合來評估不同尺度下輸入圖像的質量，w_t是用于調整多尺度下每個項相對貢獻的控制器；