[發明專利]一種基于HSI顏色空間的無參考去霧圖像質量評價方法

在審

• 申請號: 202111299529.4
• 申請日: 2021-11-04
• 公開（公告）號: CN114022380A
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 紀濱;季云云;李喬;胡雪冬;丁鋒
• 申請（專利權）人: 安徽工業大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/40
• 代理公司: 安徽知問律師事務所 34134
• 代理人: 平靜

本發明公開了一種基于HSI顏色空間的無參考去霧圖像質量評價方法，屬于圖像處理技術領域。本發明針對去霧圖像容易出現的兩類失真問題——色彩失真和清晰度不足，將圖像轉換到HSI顏色空間進行處理，分別得到三個通道對應的子圖像。基于其不同的分布規律，提出利用H通道和S通道的子圖像完成色彩評估，I通道的子圖像完成清晰度評估，從而使客觀評價結果和主觀感受達到較高的一致性。解決了去霧圖像由于缺少參考圖像而難以完成對其質量評估的問題。本發明處理步驟少，無需使用無霧的參考圖像以及大量數據集進行模型訓練，最終評價結果準確性高，應用簡潔。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，更具體地說，涉及一種基于HSI顏色空間的無參考去霧圖像質量評價方法。

背景技術

隨著工業的不斷發展以及城市化水平的提升，空氣質量惡化的程度也在不斷地加深，與之相對應的是霧霾天氣的頻繁出現。霧霾是自然界常見的一種現象，是由于大氣中存在懸浮的顆粒物和小水滴，這些微粒影響了大氣對太陽光的散射和吸收，從而導致能見度降低，影響了人類的視覺感知。由于霧霾的存在，影響了圖像成像，對設備捕捉圖像造成了極大的干擾，造成捕捉到的圖像質量受損，從而不利于圖像信息的獲取。

針對圖像除霧霾這一方面，現有技術中提出了許多去霧算法，旨在最大程度上對圖像的質量進行恢復。但是隨著去霧技術的不斷完善和發展，仍然缺少對應的評價方法，以幫助完成對去霧算法的性能評估。在傳統的圖像質量評價中，主要分為主觀評價和客觀評價，其中主觀評價容易受到主觀因素的影響，并且成本較高，耗時較長，其應用范圍受到限制。客觀評價方法又可以分為三類：分別是全參考、半參考以及無參考評價法，而由于去霧圖像又缺少相應的無霧參考圖像，因此無參考圖像質量評價將受到更多的關注。

對于無參考圖像質量評價來說，一般都是基于某一類圖像進行設計的，因此并不是對所有類型的圖像都適用。為了保證預測結果的可靠性，需要針對去霧圖像的特點，設計一種專用的評價方法，使客觀評價結果和主觀結果達到較好的一致性。調查發現若要設計一個專用的無參考評價方法，一般的步驟是要先基于該類圖像進行特征提取，然后利用一個包含大量同類型圖像的數據庫，并且該數據庫中還包含了相應的主觀質量評分，再將提取的特征送入支持向量機進行建模訓練，得到特征與質量分數之間的映射關系，從而實現對圖像質量的盲評估。但是由于這方面缺少現有的大型霧圖數據集，若要構建一個大型的數據庫，則需要花費大量的時間以及成本，在目前階段，實現具有較大的難度。并且若使用數據集進行訓練，這不僅將會使算法的復雜度高，而且存在繁瑣等問題。因此，針對去霧圖像實現質量評價，缺少相應的清晰參考圖像，并且使算法具有較好的可執行性和較低的復雜度，成為該類圖像評價的技術難點。目前，國內針對去霧圖像的質量評價方法研究較少，在該領域仍需一種復雜度低、實現步驟簡便的評價方法，來幫助去霧算法實現性能評估。

發明內容

1.發明要解決的技術問題

本發明的目的在于解決去霧圖像質量難以實現盲評估，提高該類圖像客觀評估結果的可靠性的問題，提供了一種基于HSI顏色空間的無參考去霧圖像質量評價方法；本發明主要針對去霧圖像常容易出現的色彩失真及清晰度不足等問題，通過將其轉換到HSI顏色空間，觀察三個通道對應的子圖像，對H和S通道的子圖像基于自然統計規律進行特征提取，得到色彩評估結果；同時利用I通道的子圖像進行累計模糊概率檢測，得到清晰度評估結果，再結合二者的評價結果，完成最終的質量評估，從而解決了在無參考對比下，圖像的清晰度評估問題。

2.技術方案

為達到上述目的，本發明提供的技術方案為：

本發明的一種基于HSI顏色空間的無參考去霧圖像質量評價方法，其步驟為：

步驟一、讀取待評估去霧圖像,并將其從RGB顏色空間轉換到HSI顏色空間上，得到三個通道對應的子圖像；

步驟二、對H子圖像進行處理，分別計算其對應的局部均值和局部方差后，再進行歸一化處理，求其對應的MSCN系數；