一种红外偏振图像质量客观评价方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种红外偏振图像质量客观评价方法和系统，所述方法包括：S1、获取基于目标探测视觉任务的红外偏振图像，基于人眼对比度敏感函数和感知对比度模型，建立图像清晰度评价模型，计算待评价图像的图像清晰度；S2、选择目标邻域，计算基于目标邻域的对比度；S3、将图像清晰度和基于目标邻域的对比度线性组合，建立图像感知质量模型，对图像质量进行客观评价。考虑人眼视觉特性的红外偏振图像感知质量模型与人眼主观感受具有较好的一致性，可以有效地对红外偏振图像的质量进行客观评价。

An objective evaluation method and system for infrared polarization image quality

The invention provides an objective evaluation of image quality of infrared polarization method and system, the method comprises the following steps: S1, get the infrared polarization images based on visual target detection task, based on the contrast sensitivity function and perceptual contrast model, establish the image definition evaluation model, calculate the evaluation of image sharpness of the image; S2, select the target area based on the calculation, the contrast of the target area; S3, the image sharpness and contrast based on the linear combination of target area, establish the image perceptual quality model, the objective evaluation of image quality. The perception quality model of infrared polarization image considering human visual characteristics has good consistency with human eye perception, and it can objectively evaluate the quality of infrared polarization image.

【技术实现步骤摘要】
一种红外偏振图像质量客观评价方法和系统
本专利技术涉及图像处理
，更具体地，涉及一种红外偏振图像客观评价方法和系统。
技术介绍
偏振是电磁辐射的重要特性之一，由于物体反射和自身辐射往往带有物体自身的偏振特性，目标场景的这些差异可以为目标探测提供新的信息。随着红外焦平面探测器技术的发展，探测器灵敏度得到明显的提高，使得红外偏振成像技术迅速走向实用，并明显提升了在复杂背景或强辐射干扰背景下目标探测的有效性。地面和大气中的任何目标，在反射或辐射电磁波的过程中都会产生由它们自身性质和光学基本定律决定的偏振特性，不同物体或同一物体的不同状态(例如粗糙度、含水量、构成材料的理化特征等)会产生不同的偏振状态。红外伪装技术，通过降低或扭曲目标表面热辐射特征，使目标在红外辐射强度图中有较低的灰度值，达到红外波段伪装目标的目的。但是，伪装目标其反射和辐射光波的偏振状态并没有较大变化，在偏振图像中该类目标就失去了伪装效果而容易被识别。因此，红外偏振成像方法能够提高伪装目标与背景的对比度，较传统的探测方式具有明显的优势。红外偏振成像技术是国内外成像技术研究的重点，且越来越多地运用于目标探测识别任务之中。红外偏振图像包括偏振度图像、偏振角图像以及斯托克斯矢量图像，以上这些图像对于目标探测任务的适用性、优劣性都有待研究。因此结合目标探测视觉任务，对红外偏振图像进行客观质量评价是一个重要的研究方向。目前大量研究仅使用彩色图像的亮度分量构造客观模型来评价彩色图像清晰度，以及基于图像统计特征的评价和基于图像信息量的评价，如标准差、平均梯度、信息熵等。这些客观评价方法是典型的图像质量评价方法，但是其模型过于简单，并没有结合红外偏振图像特征和人眼视觉特性。
技术实现思路
本专利技术提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种红外偏振图像质量客观评价方法和系统，解决了现有技术中图像质量评价方法过于简单，并没有结合红外偏振图像特征和人眼视觉特性等问题。根据本专利技术的一个方面，提供一种红外偏振图像质量评价方法，包括：S1、获取基于目标探测视觉任务的红外偏振图像，基于人眼对比度敏感函数和感知对比度模型，建立图像清晰度评价模型，计算待评价图像的图像清晰度；S2、选择目标邻域，计算基于目标邻域的对比度；S3、将图像清晰度和基于目标邻域的对比度线性组合，建立图像感知质量模型，对图像质量进行客观评价。作为优选的，所述步骤S1具体包括：S11、通过人眼对比度敏感函数对待评价图像进行滤波，得到人眼感知图像；S12、提取待评价图像的高频带通图像并进行二值化处理，得到人眼感兴趣区域；S13、在人眼感知图像对应的人眼感兴趣区域中，通过感知对比度模型计算高频带感知对比度；S14、并求得其平均感知对比度，即为图像清晰度。作为优选的，所述步骤S11包括：根据人眼对不同空间频率刺激信号的敏感程度，建立人眼对比度敏感函数：CSF(f)＝kafexp(-bf)[1+cexp(bf)]1/2式中，k为归一化常数；为图像平均亮度；ω为图像显示角；f为空间频率；c＝0.06。作为优选的，所述步骤S12具体包括：选用高斯核滤波器构造一级高频带通滤波器，并通过一级高频带通滤波器对图像进行卷积计算，得到高频带通图像；对高频带通图像进行二值化处理，得到人眼感兴趣区域。作为优选的，所述步骤S13具体包括：根据第j频带的带通图像与低于j频带的低通图像之比，得到局部频带对比度模型；式中，I(m,n)为输入图像，*表示卷积，φj为第j(j＝0,1，…N)级低通滤波器，标准差σj＝2j；通过人眼刚可分辨灰度差JND调制局部频带对比度模型，并将最大方向梯度作为判断条件，将图像局部灰度变化小于人眼刚可分辨灰度差JND的位置感知对比度置0，得到高频带感知对比度：式中，CP,j(m,n)为图像像素点(m,n)处的高频带感知对比度，Di(m,n)为图像像素点(m,n)处的方向梯度，I(m,n)为原图像，Wi(α,β)(i＝1,2,3,4)为方向掩膜。作为优选的，所述步骤S14中，图像清晰度评价公式为：式中，NROI为对应ROI区域的像素总和，CP,max为边缘感知对比度最大值。作为优选的，所述步骤S2具体包括：S21、通过Ousu切割算法对待评价图像进行目标分割，得到目标区域ROT，定义包围目标的最小矩阵边界向四周各延伸1°视角大小的扩展矩形区域为目标邻域RON；S22、通过公式CTB＝abs(ROT-RON)/(ROT+RON)得到当前目标基于邻域的对比度。作为优选的，所述步骤S22中，对于多目标情况，根据人眼空间积分特性，设置每个目标对于人眼的敏感权重λ1,λ2,λ3...λn，从而得到图像基于邻域对比度的加权平均值，对于相邻的多目标情况，划分邻域时可能出现交叉重叠区域，将其做区域合并处理；所述人眼的敏感权重λi为：式中，n为目标区域数量，每个目标区域包括的面积为S1、S2、S3…Sn。作为优选的，所述步骤S3具体包括：将图像清晰度和基于目标邻域的对比度线性组合，建立基于目标探测的图像感知质量模型，具体包括：获取多个已知的基于目标探测的图像感知质量QTD、图像清晰度Sp、基于目标邻域的对比度CTB评分，并建立基于目标邻域的对比度CTB和图像清晰度Sp的图像感知质量模型：QTD＝a0+a1CTB+a2SP通过逐步回归计算得到图像感知质量模型的加权系数a0，a1，a2。一种红外偏振图像质量客观评价系统，包括图像清晰度评价模块，对比度模块和图像感知质量评价模块；所述图像清晰度模块用于基于人眼对比度敏感函数和感知对比度模型，计算待评价图像的图像清晰度；所述对比度模块用于选择目标邻域，计算目标基于邻域的对比度；所述图像感知质量评价模块用于将图像清晰度和基于目标邻域的对比度线性组合，建立基于目标探测的图像感知质量模型，对图像质量进行客观评价。本申请提出一种红外偏振图像质量客观评价方法和系统，通过人眼对比度敏感函数和感知对比度模型，建立图像清晰度评价模型，计算待评价图像的图像清晰度，选择目标邻域，计算基于目标邻域的对比度；将图像清晰度和基于目标邻域的对比度线性组合，建立基于目标探测的图像感知质量模型，对图像质量进行客观评价，考虑人眼视觉特性的图像感知质量模型的计算结果与人眼主观感受具有较好的一致性，可以有效地对偏振图像清晰度进行客观评价。附图说明图1为根据本专利技术实施例1的图像评价方法流程框图；图2为根据本专利技术实施例1的人眼刚可分辨灰度差JND与背景灰度的关系曲线示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。“目标探测”是十分典型的视觉任务，且常和具体使用的图像融合系统相关联。若将“目标探测感知质量”主观评价指标通过数学建模形成切实可行的客观评价方法，则可将其应用于实际图像融合系统中，对优化融合系统设计，选择合适的融合算法以提升融合系统性能具有重要意义。由于目前缺乏公认的红外偏振融合图像库，而客观评价方法的验证需要结合主观评价结果进行主客观一致性分析，因此首先构建适用于融合图像客观评价方法验证的主观评价图像样本，以城镇建筑物、海天和山林三种典型场景作为实际应用中图像融合系统的应用需求，研究面向“目标探测”视觉任务的客观评本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种红外偏振图像质量客观评价方法，对基于目标探测视觉任务的红外偏振图像质量进行评价，其特征在于，包括：S1、获取基于目标探测视觉任务的红外偏振图像，基于人眼对比度敏感函数和感知对比度模型，建立图像清晰度评价模型，计算待评价图像的图像清晰度；S2、选择目标邻域，计算基于目标邻域的对比度；S3、将图像清晰度和基于目标邻域的对比度线性组合，建立图像感知质量模型，对图像质量进行客观评价。

【技术特征摘要】
1.一种红外偏振图像质量客观评价方法，对基于目标探测视觉任务的红外偏振图像质量进行评价，其特征在于，包括：S1、获取基于目标探测视觉任务的红外偏振图像，基于人眼对比度敏感函数和感知对比度模型，建立图像清晰度评价模型，计算待评价图像的图像清晰度；S2、选择目标邻域，计算基于目标邻域的对比度；S3、将图像清晰度和基于目标邻域的对比度线性组合，建立图像感知质量模型，对图像质量进行客观评价。2.根据权利要求1所述的红外偏振图像质量客观评价方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：S11、通过人眼对比度敏感函数对待评价图像进行滤波，得到人眼感知图像；S12、提取待评价图像的高频带通图像并进行二值化处理，得到人眼感兴趣区域；S13、在人眼感知图像对应的人眼感兴趣区域中，通过感知对比度模型计算高频带感知对比度；S14、并求得其平均感知对比度，即为图像清晰度。3.根据权利要求2所述的红外偏振图像质量客观评价方法，其特征在于，所述步骤S11包括：根据人眼对不同空间频率刺激信号的敏感程度，建立人眼对比度敏感函数：CSF(f)＝kafexp(-bf)[1+cexp(bf)]1/2式中，k为归一化常数；为图像平均亮度；ω为图像显示角；f为空间频率；c＝0.06。4.根据权利要求2所述的红外偏振图像质量客观评价方法，其特征在于，所述步骤S12具体包括：选用高斯核滤波器构造一级高频带通滤波器，并通过一级高频带通滤波器对图像进行卷积计算，得到高频带通图像；对高频带通图像进行二值化处理，得到人眼感兴趣区域。5.根据权利要求2所述的红外偏振图像质量客观评价方法，其特征在于，所述步骤S13具体包括：根据第j频带的带通图像与低于j频带的低通图像之比，得到局部频带对比度模型；式中，I(m,n)为输入图像，*表示卷积，φj为第j(j＝0,1，…N)级低通滤波器，标准差σj＝2j；通过人眼刚可分辨灰度差JND调制局部频带对比度模型，并将最大方向梯度作为判断条件，将图像局部灰度变化小于人眼刚可分辨灰度差JND的位置感知对比度置0，得到高频带感知对比度：

【专利技术属性】
技术研发人员：王霞，梁建安，姚锦华，金伟其，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11