[發明專利]基于多重曲率張量稀疏分解的無參考圖像清晰度評價方法

在審

• 申請號: 202110226210.2
• 申請日: 2021-03-01
• 公開（公告）號: CN112819822A
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 毛凌航;汪斌;陳淑聰;姜飛龍;徐翹楚;李興隆;張奧
• 申請（專利權）人: 嘉興學院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/64;G06K9/62
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種基于多重曲率張量稀疏分解的無參考圖像清晰度評價方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)輸入彩色失真圖像，并轉換成灰度圖像I。

(2)計算一階梯度：用水平梯度算子G_X和垂直梯度算子G_Y分別對步驟(1)得到的灰度圖像I進行卷積，得到水平梯度圖像I_X和垂直梯度圖像I_Y。

(3)計算二階梯度：分別采用水平梯度算子G_X對水平梯度圖像I_X進行卷積，垂直梯度算子G_Y對水平梯度圖像I_X進行卷積，和垂直梯度算子G_Y對垂直梯度圖像I_Y進行卷積，得到二階水平梯度圖像I_XX、二階對角梯度圖像I_XY和二階垂直梯度圖像I_YY。

(4)計算多重曲率Z₁～Z₈：根據步驟(2)～(3)得到的水平梯度圖像I_X、垂直梯度圖像I_Y、二階水平梯度圖像I_XX、二階對角梯度圖像I_XY和二階垂直梯度圖像I_YY，計算得到一般曲率Z₁、高斯曲率Z₂、極大曲率Z₃、極小曲率Z₄、最大正曲率Z₅、最小負曲率Z₆、傾向曲率Z₇和走向曲率Z₈等。

(5)將步驟(4)得到的多重曲率Z₁～Z₈組成大小為W×H×8的曲率張量；其中，W和H為灰度圖像I的寬度和高度；將其劃分成多個P×P×8的曲率張量塊，從中取K個組成曲率張量集χ＝{X₁,X₂,...,X_K}；

(6)對步驟(5)得到的曲率張量集χ進行張量字典學習，得到張量字典集D；

(7)對待評價圖像依次執行步驟(1)～(5)，得到待評價灰度圖像I_x和M個大小為P×P×8待評價圖像曲率張量塊；并將待評價圖像曲率張量塊基于步驟(6)得到的張量字典集D進行稀疏張量分解，得到稀疏系數向量；

(8)對步驟(7)得到的第m個待評價圖像曲率張量塊的稀疏系數向量ω_m進行規范化處理得到規范化稀疏系數向量τ_m，公式如下：

其中，τ_m,l為規范化稀疏系數向量τ_m的第l個元素，1≤m≤M，1≤l≤L；L為稀疏系數向量ω_m中元素的個數；ω_m,l為稀疏系數向量ω_m的第l個元素；μ_m和σ_m為稀疏系數向量ω_m的均值和方差；

(9)根據步驟(8)得到的規范化稀疏系數向量τ_m計算待評價圖像的規范化稀疏系數能量E，公式如下：

其中，E_m為第m個待評價圖像曲率張量塊的規范化稀疏系數能量；

(10)計算待評價圖像的客觀清晰度評價結果C，公式如下：

其中，ψ為待評價灰度圖像I_x的方差。

2.根據權利要求1所述基于多重曲率張量稀疏分解的無參考圖像清晰度評價方法，其特征在于，所述步驟(2)中，所述水平梯度算子所述垂直梯度算子

3.根據權利要求1所述基于多重曲率張量稀疏分解的無參考圖像清晰度評價方法，其特征在于，所述步驟(4)中，所述多重曲率Z₁～Z₈通過下式計算得到：

其中，T＝I_XY；U＝I_X；V＝I_Y。