[發(fā)明專(zhuān)利]一種簡(jiǎn)單高效的圖像質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011314948.6
• 申請(qǐng)日: 2020-11-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112381812A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉曉華;李昊
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 深圳市優(yōu)象計(jì)算技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00;G06T7/90;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 上海波拓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31264
• 代理人: 周志中

一種簡(jiǎn)單高效的圖像質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括如下步驟：步驟S1：將參考圖像和待評(píng)估圖像的RGB顏色空間變換為YUV顏色空間，分別為和；步驟S2：分別提取所述和所述在亮度空間Y上的第一特征和第二特征；步驟S3：分別提取所述和所述在色度空間U上的第三特征和第四特征，接著分別提取所述和所述在色度空間V上的第五特征和第六特征；步驟S4：通過(guò)所述步驟S3中得到的第三特征和第四特征、第五特征和第六特征進(jìn)行差異計(jì)算，得到相似指標(biāo)；步驟S5：通過(guò)所述步驟S2中得到的第一特征和第二特征進(jìn)行差異計(jì)算，以及根據(jù)所述步驟S4中得到的相似指標(biāo)，得到所述參考圖像和待評(píng)估圖像最終的相似度。本發(fā)明算法復(fù)雜度低，資源消耗較少，具有很高的實(shí)用價(jià)值。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種簡(jiǎn)單高效的圖像質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

近些年來(lái)，隨著信息時(shí)代的快速發(fā)展，人們每天接受的各種圖像與視頻信息產(chǎn)生了爆炸性的增長(zhǎng)。數(shù)字圖像在人們的生產(chǎn)和生活中都起到了很多作用，但它們?cè)诓杉嚎s和傳輸過(guò)程中，由于處理方法不完善、傳輸介質(zhì)損耗以及噪聲污染等各種各樣的原因，會(huì)不可避免地帶來(lái)失真，從而導(dǎo)致圖像質(zhì)量的下降。因此如何準(zhǔn)確且快速對(duì)圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估已經(jīng)成為圖像采集、傳輸、壓縮、恢復(fù)和增強(qiáng)等眾多領(lǐng)域中的一個(gè)重要問(wèn)題。

根據(jù)獲取參考信息的多少可將質(zhì)量評(píng)價(jià)方法分為全參考質(zhì)量評(píng)價(jià)、無(wú)參考質(zhì)量評(píng)價(jià)和弱參考質(zhì)量評(píng)價(jià)3種。其中，全參考圖像質(zhì)量評(píng)估算法使用了原始圖像作為失真圖像的參照?qǐng)D像；半?yún)⒖紙D像質(zhì)量評(píng)估算法中僅使用了部分參照?qǐng)D像的信息；無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)估算法沒(méi)有使用任何的參照?qǐng)D像中的信息作為先驗(yàn)數(shù)據(jù)。

目前最常用的方法是全參考圖像質(zhì)量評(píng)估算法。傳統(tǒng)的全參考客觀圖像質(zhì)量評(píng)估算法有均方誤差和峰值信噪比，由于其簡(jiǎn)單的計(jì)算方法和清晰的物理意義一直被廣泛使用，但這些算法只是從統(tǒng)計(jì)意義上對(duì)圖像進(jìn)行分析，沒(méi)有考慮到像素之間的相關(guān)性。后續(xù)學(xué)者們從圖像的結(jié)構(gòu)相似度出發(fā)提出了 SSIM(結(jié)構(gòu)相似性)算法，該算法從亮度特性、對(duì)比度特性、結(jié)構(gòu)相似度特性三個(gè)方面對(duì)圖像的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，相較于以前的評(píng)估方法，取得了質(zhì)的突破，是圖像質(zhì)量評(píng)估算法中里程碑式的代表算法。該方法發(fā)表后，研究人員在其基礎(chǔ)上進(jìn)行了許多改進(jìn)，都取得了不錯(cuò)的效果。但是這類(lèi)算法大都包含各種復(fù)雜的計(jì)算過(guò)程，比較耗時(shí)，不利于實(shí)際應(yīng)用。

前面的敘述在于提供一般的背景信息，并不一定構(gòu)成現(xiàn)有技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種能夠準(zhǔn)確的對(duì)圖像的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，且算法復(fù)雜度低，資源消耗較少，可以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)處理的需求，具有很高的實(shí)用價(jià)值的簡(jiǎn)單高效的圖像質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)。

本發(fā)明提供一種簡(jiǎn)單高效的圖像質(zhì)量評(píng)估方法，包括如下步驟：步驟S1：將參考圖像和待評(píng)估圖像的RGB顏色空間變換為YUV顏色空間，分別為 YUV_A(x,y)和YUV_B(x,y)；步驟S2：分別提取所述YUV_A(x,y)和所述 YUV_B(x,y)在亮度空間Y上的第一特征和第二特征；步驟S3：分別提取所述 YUV_A(x,y)和所述YUV_B(x,y)在色度空間U上的第三特征和第四特征，接著分別提取所述YUV_A(x,y)和所述YUV_B(x,y)在色度空間V上的第五特征和第六特征；步驟S4：通過(guò)所述步驟S3中得到的第三特征和第四特征、第五特征和第六特征進(jìn)行差異計(jì)算，得到相似指標(biāo)；步驟S5：通過(guò)所述步驟S2中得到的第一特征和第二特征進(jìn)行差異計(jì)算，以及根據(jù)所述步驟S4中得到的相似指標(biāo)，得到所述參考圖像和待評(píng)估圖像最終的相似度。