[發(fā)明專利]一種基于離散余弦變換的屏幕內(nèi)容圖像質(zhì)量評價(jià)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210047067.5
• 申請日: 2022-01-17
• 公開（公告）號: CN114067006B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 余紹黔;魯曉海;楊俊豐;劉利枚
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南工商大學(xué)
• 主分類號: G06T7/90
• 分類號: G06T7/90;G06T7/11;G06V10/80
• 代理公司: 長沙惟盛赟鼎知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43228
• 代理人: 黃敏華

1.一種基于離散余弦變換的屏幕內(nèi)容圖像質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于，包括：

S1：將失真屏幕內(nèi)容圖像進(jìn)行色彩空間轉(zhuǎn)換，分離出灰度分量和彩色分量；

S2：彩色分量特征提取，提取彩色分量的去均值對比度歸一化系數(shù)，進(jìn)而提取去均值對比度歸一化系數(shù)的特征，得到統(tǒng)計(jì)特征；

S3：灰度分量特征提取，基于灰度分量得到灰度圖，對灰度圖進(jìn)行離散余弦變換，得到文本圖像和自然圖像；根據(jù)自然圖像得到方向梯度直方圖特征和均值特征，根據(jù)文本圖像得到梯度特征和方差特征；

S4：根據(jù)統(tǒng)計(jì)特征、方向梯度直方圖特征、均值特征、梯度特征和方差特征，得到圖像特征向量，采用隨機(jī)森林算法將圖像特征向量與失真屏幕內(nèi)容圖像的平均意見得分值建立回歸映射關(guān)系，構(gòu)建隨機(jī)森林模型，并訓(xùn)練隨機(jī)森林模型；

S5：將待測的失真屏幕內(nèi)容圖像輸入至訓(xùn)練完成的隨機(jī)森林模型中，輸出失真屏幕內(nèi)容圖像的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于離散余弦變換的屏幕內(nèi)容圖像質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于，S1中，將彩色的失真屏幕內(nèi)容圖像進(jìn)行色彩空間轉(zhuǎn)換，由RGB色彩空間轉(zhuǎn)換成YIQ色彩空間，并引入色度信息，通過YIQ色彩空間分離出失真屏幕內(nèi)容圖像的灰度分量和彩色分量，在YIQ色彩空間中，Y通道包括亮度信息，即灰度分量；I通道、Q通道包括色彩飽和度信息，即彩色分量。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于離散余弦變換的屏幕內(nèi)容圖像質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于，RGB色彩空間與YIQ色彩空間的轉(zhuǎn)換公式為：

。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于離散余弦變換的屏幕內(nèi)容圖像質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于，S2中，采用廣義高斯分布模型對去均值對比度歸一化系數(shù)進(jìn)行擬合，通過矩匹配法提取形狀參數(shù)和均方差，同時(shí)提取出去均值對比度歸一化系數(shù)的峰度特征和偏度特征，根據(jù)形狀參數(shù)、均方差、峰度特征和偏度特征，得到統(tǒng)計(jì)特征。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于離散余弦變換的屏幕內(nèi)容圖像質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于，S3中，得到自然圖像和文本圖像的過程為：基于灰度分量得到失真屏幕內(nèi)容圖像的灰度圖，并對灰度圖進(jìn)行離散余弦變換，得到離散余弦變換系數(shù)，根據(jù)空間頻率和離散余弦變換系數(shù)將灰度圖分為高頻區(qū)域、中頻區(qū)域和低頻區(qū)域；高頻區(qū)域和低頻區(qū)域包括自然圖像區(qū)域特征，對高頻區(qū)域和低頻區(qū)域進(jìn)行逆離散余弦變換，得到具有自然圖像區(qū)域特征的自然圖像；中頻區(qū)域包括文本區(qū)域特征，對中頻區(qū)域進(jìn)行逆離散余弦變換，得到具有文本區(qū)域特征的文本圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于離散余弦變換的屏幕內(nèi)容圖像質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于，S3中，得到方向梯度直方圖特征和均值特征的過程為：

首先計(jì)算灰度圖的高頻區(qū)域的像素梯度，對灰度圖中一維的水平方向模板和垂直方向模板做卷積計(jì)算，其次，計(jì)算灰度圖的高頻區(qū)域的像素點(diǎn)梯度，計(jì)算公式為：

其中，是灰度圖的高頻區(qū)域中的點(diǎn)位置的像素值，表示水平方向的梯度幅度，表示垂直方向的梯度幅度，則點(diǎn)的梯度幅度為：

點(diǎn)的梯度方向?yàn)椋?/p>

將灰度圖的高頻區(qū)域分解成多個(gè)塊，每個(gè)塊分成多個(gè)單元格，將塊內(nèi)每個(gè)點(diǎn)的梯度方向按角度分成T個(gè)區(qū)間，則落在第t個(gè)區(qū)間的梯度分量可表示為：

在塊內(nèi)第t個(gè)區(qū)間的梯度強(qiáng)度和為：

其中，表示塊，表示單元格，t表示第t個(gè)區(qū)間；

進(jìn)行塊內(nèi)歸一化，得到方向梯度直方圖特征，計(jì)算公式為：

其中，H表示方向梯度直方圖特征，為范式,為正數(shù)，h表示梯度強(qiáng)度和；將每個(gè)單元格中的方向梯度直方圖特征進(jìn)行連接，生成整幅灰度圖的高頻區(qū)域的方向梯度直方圖特征；

采用平均值計(jì)算公式，得到灰度圖的低頻區(qū)域的均值特征，公式為：

其中，M表示灰度圖的低頻區(qū)域的行，N表示灰度圖的低頻區(qū)域的列，，。