一种基于单演二进制编码的无参考图像质量评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于单演二进制编码的无参考图像质量评价方法，其通过深入挖掘人眼视觉对图像结构的感知特性，对待评价的失真图像实施单演二进制编码，得到单演二进制编码幅值图像、相位图像和方向图像；接着，对上述三幅图像分别进行局部二值化模式操作，得到各自的局部二值化模式特征图像；然后，求取单演二进制编码幅值图像、相位图像和方向图像各自的局部二值化模式特征图像中像素值为不同值的所有像素点的条件概率特征；最后，根据条件概率特征，采用支持向量回归预测得到待评价的失真图像的客观质量评价预测值；优点是得到的客观质量评价预测值能够准确地反映人眼视觉主观感知质量，即能够有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及一种图像质量评价方法，尤其是设及一种基于单演二进制编码的无参 考图像质量评价方法。
技术介绍
图像质量是评价图像处理系统及算法优劣的主要性能指标。图像质量评价方法可 W分为两类：主观评价方法和客观评价方法。前者是由观察者对图像质量进行评分，得到 平均评价分用W衡量图像质量；后者利用数学模型计算图像质量。主观评价方法的实验结 果比较可靠，但费时费力。客观评价方法又可分为=类；全参考图像质量评价方法、半参考 图像质量评价方法和无参考图像质量评价方法，当前研究最多的是全参考图像质量评价方 法，但是该类方法要求评价时必须要有原始参考图像进行比较，且参考图像须是清晰质量 较好的，而在一些实际应用场景中无法获得参考图像，该就制约了该类方法的使用。无参考 图像质量评价方法不需要原始参考图像，只需待测图像就可W进行评价，可W适应较多的 应用场合。因此无参考图像质量评价方法的研究更具实用价值。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于单演二进制编码的无参考图像质量 评价方法，其能够充分考虑到图像结构改变对视觉质量的影响，从而能够提高客观评价结 果与主观感知之间的相关性。 本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为；一种基于单演二进制编码的无参 考图像质量评价方法，其特征在于包括W下步骤：[000引①令{Id(i，j)}表示待评价的失真图像，其中，1《i《w，l《j《H，W表示 {Id(iJ)}的宽度，H表示{Id(iJ)}的高度，Id(iJ)表示中坐标位置为（iJ) 的像素点的像素值；[000引②对{Id(i，j)}实施单演二进制编码，得到山(i，j)}的单演二进制编码幅值图 像、{Id(i，j)}的单演二进制编码相位图像和山(1，j)}的单演二进制编码方向图像，对 应记为{Md(i，j)}、{巧/O'J)}和（0d(iJ)}，其中，Md(iJ)表示{Md(iJ)}中坐标位置为 (i，j)的像素点的像素值，％片乃^表示{%片乃}中坐标位置为（i，j)的像素点的像素值， 0d(i，j)表示{ed(i，j)}中坐标位置为（i，j)的像素点的像素值； ⑨采用局部二值化模式操作对{Md(i，j)}进行处理，得到{Md(i，j)}的局部二 值化模式特征图像，记为{LBP"(i，j)};同样，采用局部二值化模式操作对{脚片/)}进 行处理，得到柄片乃}的局部二值化模式特征图像，记为，/：公/:.,化/)表示{LW;,(/?，./')}中坐标位置为（ij)的像素点的像素值， 左公/;，(/，./')￡阳，'+ 1]，18口9(1，_1)表示{18口9(1^)}中坐标位置为（1，_1)的像素点的像素值，LBPe(i，j)G，P表示局部二值化模式操作中的领域参数；[000引④获取{LBP"(iJ)}中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点与化./')|I中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的联合概率函数值，将{LBPmQ，j)}中像素值 为m的所有像素点与化_/)}中像素值为n的所有像素点的联合概率函数值记为严，并获取{LBPM(i，j)}中像素值为0至P+1中的 每个值的所有像素点与{LBPe(i，j)}中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的联合 概率函数值，将（LBPM(i，j)}中像素值为m的所有像素点与（LBPe(i，j)}中像素值为q的 所有像素点的联合概率函数值记为<心"，作(/，/')==";心;&(/，y)==g);其中，m= 0, 1，…，P，P+1，n= 0, 1，…，P，P+1，q= 0, 1，…，P，P+1，PcO为联合概率函数；[000引⑥计算{LBPM(i，如}中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的 第一条件概率特征，将（LBPM(i，j)}中像素值为m的所有像素点的第一条件概率 特征记为并计 算?[ZW;，(/../)j1中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的条件概率特征，将 {iSPp片4中像素值为n的所有像素点的条件概率特征记为侣化/) =n)，计算{LBPmQ，j)}中像素值为0至P+1中的每个 值的所有像素点的第二条件概率特征，将{LBP"(i，j)}中像素值为m的所有像素点的第 二条件概率特征记为Qm，0 (LBPii(i，j) = =m)，计算{LBPe(i，j)}中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的条件概率特征，将 (LBPe(i，j)}中像素值为q的所有像素点的条件概率特征记为Qe,M(LBPe(i，j) ==q)，其中，m= 0, 1,…，P,P+l，n= 0, 1,…，P,P+1，q= 0,1，…，P，P+1 ; ⑧采用n"幅原始的无失真的图像，建立其在不同失真类型不同失真程度下的 失真图像集合，该失真图像集合包括多幅失真图像；然后利用主观质量评价方法评价出 该失真图像集合中的每幅失真图像的主观评分，将该失真图像集合中的第X幅失真图像 的主观评分记为DMOSy;再按照步骤①至步骤⑥的操作，W相同的方式获取该失真图像集 合中的每幅失真图像的单演二进制编码幅值图像的局部二值化模式特征图像中像素值 为0至P+1中的每个值的所有像素点的第一条件概率特征、每幅失真图像的单演二进制 编码相位图像的局部二值化模式特征图像中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点 的条件概率特征、每幅失真图像的单演二进制编码幅值图像的局部二值化模式特征图像 中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的第二条件概率特征、每幅失真图像的单 演二进制编码方向图像的局部二值化模式特征图像中像素值为0至P+1中的每个值的 所有像素点的条件概率特征，将该失真图像集合中的第X幅失真图像的单演二进制编码 幅值图像的局部二值化模式特征图像中像素值为m的所有像素点的第一条件概率特征 记为0，,awV.、(/'，./) ==w)，将该失真图像集合中的第X幅失真图像的单演二进制编 码相位图像的局部二值化模式特征图像中像素值为n的所有像素点的条件概率特征记 为化片乃==")，将该失真图像集合中的第X幅失真图像的单演二进制编码幅 值图像的局部二值化模式特征图像中像素值为m的所有像素点的第二条件概率特征记 为Qm,e,y(LBPM,,(i，如==m)，将该失真图像集合中的第X幅失真图像的单演二进制编码 方向图像的局部二值化模式特征图像中像素值为q的所有像素点的条件概率特征记为 Qe，M，xaBPe，x(iJ) ==q);其中，n" >l，x的初始值为l，l《x《X，X表示该失真图像集 合中包含的失真图像的总幅数，〇《DMOSx《 100，m= 0, 1，…，P，P+l，n= 0, 1，…，P，P+l，q = 0，l，…，P，P+l，LBP",,(i，j)表示该失真图像集合中的第x幅失真图像的单演二进制编码 幅值图像的局部二值化模式特征图像{LBP",,(i，j)}中坐标位置为（i，j)的像素点的像素 值，LBP",,(i，j)G，表示该失真图像集合中的第X幅失真图像的单演二 进制编码相位图像的局部二值化模式特征图像{心中坐标位置为（ij)的像素点 的像素值，^W;u.(<'，./)6「n，P+l]，LBPe^a，j)表示该失真图像集合中的第本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于单演二进制编码的无参考图像质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：①令{Id(i,j)}表示待评价的失真图像，其中，1≤i≤W,1≤j≤H，W表示{Id(i,j)}的宽度，H表示{Id(i,j)}的高度，Id(i,j)表示{Id(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；②对{Id(i,j)}实施单演二进制编码，得到{Id(i,j)}的单演二进制编码幅值图像、{Id(i,j)}的单演二进制编码相位图像和{Id(i,j)}的单演二进制编码方向图像，对应记为{Md(i,j)}、和{θd(i,j)}，其中，Md(i,j)表示{Md(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，θd(i,j)表示{θd(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；③采用局部二值化模式操作对{Md(i,j)}进行处理，得到{Md(i,j)}的局部二值化模式特征图像，记为{LBPM(i,j)}；同样，采用局部二值化模式操作对进行处理，得到的局部二值化模式特征图像，记为采用局部二值化模式操作对{θd(i,j)}进行处理，得到{θd(i,j)}的局部二值化模式特征图像，记为{LBPθ(i,j)}；其中，LBPM(i,j)表示{LBPM(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，LBPM(i,j)∈[0,P+1]，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，LBPθ(i,j)表示{LBPθ(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，LBPθ(i,j)∈[0,P+1]，P表示局部二值化模式操作中的领域参数；④获取{LBPM(i,j)}中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点与中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的联合概率函数值，将{LBPM(i,j)}中像素值为m的所有像素点与中像素值为n的所有像素点的联合概率函数值记为并获取{LBPM(i,j)}中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点与{LBPθ(i,j)}中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的联合概率函数值，将{LBPM(i,j)}中像素值为m的所有像素点与{LBPθ(i,j)}中像素值为q的所有像素点的联合概率函数值记为Km,qM,θ=Pc(LBPM(i,j)==m,LBPθ(i,j)==q);]]>其中，m＝0,1,…,P,P+1，n＝0,1,…,P,P+1，q＝0,1,…,P,P+1，Pc()为联合概率函数；⑤计算{LBPM(i,j)}中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的第一条件概率特征，将{LBPM(i,j)}中像素值为m的所有像素点的第一条件概率特征记为并计算中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的条件概率特征，将中像素值为n的所有像素点的条件概率特征记为计算{LBPM(i,j)}中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的第二条件概率特征，将{LBPM(i,j)}中像素值为m的所有像素点的第二条件概率特征记为QM,θ(LBPM(i,j)＝＝m)，QM,θ(LBPM(i,j)==m)=1P+2Σq=0P+1Km,qM,θ;]]>计算{LBPθ(i,j)}中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的条件概率特征，将{LBPθ(i,j)}中像素值为q的所有像素点的条件概率特征记为Qθ,M(LBPθ(i,j)＝＝q)，Qθ,M(LBPθ(i,j)==q)=1P+2Σm=0P+1Km,qM,θ;]]>其中，m＝0,1,…,P,P+1，n＝0,1,…,P,P+1，q＝0,1,…,P,P+1；⑥采用n”幅原始的无失真的图像，建立其在不同失真类型不同失真程度下的失真图像集合，该失真图像集合包括多幅失真图像；然后利用主观质量评价方法评价出该失真图像集合中的每幅失真图像的主观评分，将该失真图像集合中的第x幅失真图像的主观评分记为DMOSx；再按照步骤①至步骤⑤的操作，以相同的方式获取该失真图像集合中的每幅失真图像的单演二进制编码幅值图像的局部二值化模式特征图像中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的第一条件概率特征、每幅失真图像的单演二进制编码相位图像的局部二值化模式特征图像中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的条件概率特征、每幅失真图像的单演二进制编码幅值图像的局部二值化模式特征图像中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的第二条件概率特征、每幅失真图像的单演二进制编码方向图像的局部二值化模式特征图像中像素值为0至P+1中的每个值的所有像素点的条件概率特征，将该失真图像集合中的第x幅失真图像的单演二进制编码幅值图像的局部二值化模式特征图像中像素值为m的所有像素点的第一条件概率特征记为将...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：周武杰，孙丽慧，陈寿法，翁剑枫，郑卫红，施祥，李鑫，张磊，吴洁雯，
申请(专利权)人：浙江科技学院，
类型：发明
国别省市：浙江;33