一种基于灰度梯度和颜色直方图的图像质量评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于灰度梯度和颜色直方图的图像质量评价方法。包括如下步骤：1.构建一组二维Sobel检测算子，对输入的参考图像和失真图像进行卷积处理，获得参考图像和待测失真图像的梯度特征信息；2.将参考图像和失真图像由RGB空间转换到HSV空间，求取图像的彩色直方图特征信息；3.分别计算参考图像和失真图像之间的灰度梯度相似度和彩色直方图相似度；4.以灰度梯度相似度和彩色直方图相似度为输入，利用机器学习的方法实现质量映射和度量，得到图像质量的客观评价值。本发明专利技术高效地提取了图像的灰度梯度特征信息和彩色直方图特征信息，计算复杂度低，运算快，且基于这两类特征信息的图像质量客观评价方法与主观评价具有很好的一致性。

An image quality evaluation method based on gray gradient and color histogram

The invention discloses an image quality evaluation method based on gray gradient and color histogram. Includes the following steps: 1. to build a set of two-dimensional Sobel detection operator, the reference image and the distorted image convolution processing of input, to obtain the reference image and the detected image distortion gradient information; 2. to the reference image and the distorted image is converted from RGB space to HSV space, the color histogram feature information to obtain the image; 3. respectively. Calculation of the reference image and the distortion of the gray gradient similarity between images and color histogram similarity; 4. with gray gradient similarity and color histogram similarity as input, the use of machine learning methods to achieve quality mapping and measurement, get the objective image quality evaluation value. The invention effectively extract the gray gradient information of the image and color histogram feature information, low computational complexity, fast operation, and based on the objective evaluation of image quality of these two kinds of feature information and subjective evaluation methods have good consistency.

【技术实现步骤摘要】
一种基于灰度梯度和颜色直方图的图像质量评价方法
本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种基于灰度梯度和颜色直方图的图像质量评价方法。
技术介绍
图像质量评价是用于评价在获取、压缩、存储、传输和重建的过程中因失真引入而导致的图像质量损失。图像质量是是衡量图像处理系统性能的一个重要指标，因此图像质量评价对于评估和优化视频图像处理系统至关重要，已成为数字图像处理技术研究的基础和关键，具有重大的理论和工程价值，受到了越来越多的重视。图像质量评价分为主观评价和客观评价。主观评价是由观察者对图像质量进行评分。该方法最为可靠，但由于其固有的缺陷，如费时费力，可操作性差，很难作为工程测量手段直接应用于图像质量的度量，更不适应于实时处理系统的应用。而图像质量客观评价方法通过设计数学模型，按照一定的尺度自动地对图像质量进行评分，具有简单、可重复和计算效率高等优点，成为图像质量评价的研究热点。由于现阶段对人类视觉系统(HVS)的认知不充分，基于现有的人类视觉生理心理学等研究成果尚无法构建一个完善的计算模型实现对图像质量的评价和预测。因此，近几年图像质量评价方法的研究更加关注图像的物理意义，即图像的各种本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于灰度梯度和颜色直方图的图像质量评价方法，其特征在于包括如下步骤：1)构建一组二维Sobel检测算子，并利用其对输入的参考图像和失真图像进行卷积处理，分别获得参考图像和待测失真图像的梯度特征信息；计算参考图像和失真图像之间的灰度梯度相似度；2)将参考图像和失真图像由RGB空间转换到HSV空间，在HSV空间求取图像的彩色直方图特征信息；计算参考图像和失真图像之间的彩色直方图相似度；3)以灰度梯度相似度和彩色直方图相似度为输入，利用机器学习的方法实现质量映射和度量，得到图像质量的客观评价值。

【技术特征摘要】
1.一种基于灰度梯度和颜色直方图的图像质量评价方法，其特征在于包括如下步骤：1)构建一组二维Sobel检测算子，并利用其对输入的参考图像和失真图像进行卷积处理，分别获得参考图像和待测失真图像的梯度特征信息；计算参考图像和失真图像之间的灰度梯度相似度；2)将参考图像和失真图像由RGB空间转换到HSV空间，在HSV空间求取图像的彩色直方图特征信息；计算参考图像和失真图像之间的彩色直方图相似度；3)以灰度梯度相似度和彩色直方图相似度为输入，利用机器学习的方法实现质量映射和度量，得到图像质量的客观评价值。2.根据权利要求1所述的基于灰度梯度和颜色直方图的图像质量评价方法，其特征在于所述的步骤1)具体包括如下步骤：步骤(1).输入参考图像IR和待测失真图像ID；步骤(2).建立一组二维Sobel检测算子Sx和Sy：步骤(3).利用步骤(2)所建立的二维Sobel检测算子对步骤(1)输入的参考图像IR和失真图像ID进行卷积计算，分别得到参考图像IR和失真图像ID在二维空间的梯度信息；记GR和GD分别为参考图像IR和失真图像ID的梯度信息：其中，i表示像素点的位置，表示卷积运算；步骤(4).利用步骤(3)所得到梯度信息GR和GD，计算参考图像IR中每个像素与待测失真图像ID中对应位置像素之间梯度的相似度，记为GS：其中，i表示像素点的位置，c表示设定的常数值。进一步，计算计算整幅参考图像IR和待测失真图像ID之间梯度的相似度：其中，N表示图像中像素的总数，3.根据权利要求1所述的基于灰度梯度和颜色直方图的图像质量评价方法，其特征在于所述的步骤2)具体包括如下步骤：步骤(5).分别将参考图像IR和失真图像ID由RGB空间转换到HSV空间，转换公式为：其中，R表示图像的红色分量，G表示图像的绿色分量，B表示图像的蓝色分量，H表示图像在HSV空间H通道上的值，S表示图像在HSV空间S通道上的值，V表示图像在HSV空间V通道上的值。步骤(6).在HSV空间，分别统计计算步骤(5)得到的参考图像IR和失真图像ID的直方图；在HSV空间图像的颜色直方图的计算方式如下：首先，根据色彩的不同范围...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁勇，商小宝，赵杨，胡拓，邓瑞喆，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33