[發明專利]一種卡通圖像無參考質量評價方法

在審

• 申請號: 202211040197.2
• 申請日: 2022-08-29
• 公開（公告）號: CN115587939A
• 公開（公告）日: 2023-01-10
• 發明（設計）人: 邵楓;陳航威
• 申請（專利權）人: 寧波大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50;G06T7/90;G06T13/00;G06N20/00
• 代理公司: 寧波奧圣專利代理有限公司 33226
• 代理人: 周玨

本發明公開了一種卡通圖像無參考質量評價方法，其在訓練階段，考慮飽和度、對比度和亮度調整對卡通圖像質量的影響，提取出訓練集中的調整后的卡通圖像的結構特征矢量和色彩特征矢量構成特征矢量，然后利用支持向量回歸對訓練集中的所有調整后的卡通圖像的特征矢量進行訓練，構造調整后的卡通圖像的支持向量回歸訓練模型；在測試階段，計算測試集中的調整后的卡通圖像的特征矢量，并根據調整后的卡通圖像的支持向量回歸訓練模型，預測得到測試集中的調整后的卡通圖像的客觀質量評價預測值，由于獲得的特征矢量具有能夠較好地反映飽和度、對比度和亮度調整對卡通圖像質量的影響，因此有效地提高了客觀評價結果與人眼主觀感知之間的相關性。

技術領域

本發明涉及一種圖像質量評價方法，尤其是涉及一種卡通圖像無參考質量評價方法。

背景技術

卡通動漫作為一種重要的藝術形式，在娛樂消遣、兒童教育等眾多領域中發揮著重要作用，特別是隨著互聯網的快速發展，卡通化藝術得到了越來越廣泛地傳播，人們對高質量的卡通圖像/視頻的需求也在不斷地增加。但是，除了圖像獲取、存儲、傳輸和顯示環節引入的模糊、噪聲、壓縮偽影等失真會降低圖像質量，后期人們為了獲得更好的視覺體驗，也會基于飽和度、對比度、亮度對圖像的顏色進行調整，再次降低了圖像質量。因此，考慮到人類視覺系統對大面積色塊和邊緣變化比較敏感，有必要對處理后的卡通圖像進行有效的質量評價。

目前，盡管圖像質量評價方法越來越成熟，但是這些評價方法都是為自然圖像設計的。卡通圖像與自然圖像存在明顯的差異，具有不同的統計特征，卡通圖像通常由平坦的色塊和邊緣清晰的線條組成，缺乏復雜的紋理信息，現有的評價方法對卡通圖像的魯棒性不高。因此，如何在評價過程中有效地提取出視覺特征，使得客觀評價結果更加感覺符合人類視覺系統，是在對卡通圖像進行客觀質量評價過程中需要研究解決的問題。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種卡通圖像無參考質量評價方法，其能夠準確地自動評價卡通圖像質量，且有效地提高了客觀評價結果與主觀感知之間的相關性。

本發明解決上述技術問題所采用的技術方案為：一種卡通圖像無參考質量評價方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1：選取N幅原始的卡通圖像；然后對每幅原始的卡通圖像分別進行L個不同等級的飽和度調整、L個不同等級的對比度調整以及L個不同等級的亮度調整，得到每幅原始的卡通圖像對應的3L幅調整后的卡通圖像，包含L幅飽和度調整后的卡通圖像、L幅對比度調整后的卡通圖像以及L幅亮度調整后的卡通圖像；再將N幅原始的卡通圖像對應的共N×3L幅調整后的卡通圖像構成卡通圖像集合，將卡通圖像集合中的第p幅調整后的卡通圖像記為Y_p；其中，N為正整數，N＞1，L為正整數，L＞1，p為正整數，1≤p≤N×3L，Y_p的寬度為Width且高度為Height；

步驟2：采用主觀質量評價方法，獲取卡通圖像集合中的每幅調整后的卡通圖像的平均主觀評分差值，將Y_p的平均主觀評分差值記為DMOS_p；

步驟3：計算卡通圖像集合中的每幅調整后的卡通圖像的梯度幅值圖和梯度方向圖；然后根據卡通圖像集合中的每幅調整后的卡通圖像的梯度幅值圖，計算卡通圖像集合中的每幅調整后的卡通圖像的局部二值模式圖；再根據卡通圖像集合中的每幅調整后的卡通圖像的梯度幅值圖和局部二值模式圖，計算卡通圖像集合中的每幅調整后的卡通圖像在9個不同方向的梯度幅值特征；并根據卡通圖像集合中的每幅調整后的卡通圖像的梯度幅值圖和梯度方向圖，計算卡通圖像集合中的每幅調整后的卡通圖像在10個不同方向區間的結構變化特征；最后將卡通圖像集合中的每幅調整后的卡通圖像在9個不同方向的梯度幅值特征和在10個不同方向區間的結構變化特征按序排列構成該調整后的卡通圖像的結構特征矢量，將Y_p的結構特征矢量記為其中，的維數為19×1；