一种全局和局部特征相结合的跨尺度图像质量评价方法技术

一种全局结构与局部信息相结合的跨尺度图像质量评价方法涉及图像处理技术领域。本发明专利技术基于人眼感知是由全局到局部的注意力机制，提供一种基于全局结构特征和局部信息特征相结合的算法对不同尺度的图像进行质量评价。本发明专利技术首先在不同尺度图像间建立映射关系，基于映射关系分别从全局和局部两方面进行研究，在全局算法中引入多个影响因子，分析图像在尺寸变换过程中引起的视觉差异；在局部算法中，基于像素信息分析图像的细节损失，最后融合全局和局部特征得到图像的质量评判标准。该客观质量评价方法与主观评价方法得到的结果比较一致，而且无须消耗大量的人力、物力，具有一定的应用价值及参考意义。

A cross scale image quality evaluation method combined with global and local features

A cross scale image quality evaluation method, which combines global structure and local information, involves the field of image processing. The invention is based on human eye perception from global to local attention mechanism, providing an algorithm based on global structural features and local information features to evaluate the quality of images at different scales. The invention firstly establishes the mapping relations between images in different scales, mapping were studied from two aspects of global and local based on the introduction of a number of factors in the global algorithms, analysis of visual images caused by differences in the size of the transformation process; in the local algorithm, based on the analysis of the details of the image pixel information loss, the final fusion global and local features are the standard image quality evaluation. The objective quality evaluation method is consistent with the results obtained by subjective evaluation method, and it doesn't need to consume a lot of manpower and material resources, so it has certain application value and reference significance.

【技术实现步骤摘要】
一种全局和局部特征相结合的跨尺度图像质量评价方法
本专利技术涉及图像处理
中不同尺度图像的质量评价技术，具体涉及一种全局和局部特征相结合的跨尺度图像质量评价方法的研究及实现。
技术介绍
随着互联网和显示设备的飞速发展，移动终端的个性化发展，对图像提出了不同尺寸的需求。针对这一问题，大量不同尺度、不同分辨率的图像处理方法应运而生，这对图像质量提出了新的挑战，然而大多数图像处理方法都是基于同尺度的图像，因此引发了对不同尺度图像的质量评价方法的研究。图像质量评价是计算机视觉领域里一项重要的研究课题。图像质量评价从方法上可分为主观评价和客观评价两种。主观评价方法是采用用户调研的方式，通过实验人员的主观感知来评价对象的质量。评价过程通常采用连续双激励质量度量法，即向实验人员同时展示参考图像与待评价图像，由观测者根据主观感受同时对两幅图像给出评分。主观评价方法来自于人的主观感受，误差最小。但是其会受到观测者专业背景、情绪、动机等主观因素的影响，而且难以结合到其他算法中使用。最明显的缺点是，该方法耗时长，费用高，难以操作。第二种评价方法即为客观评价，这种方法易于实现，成本低，相比主观方法耗时本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种全局和局部特征相结合的跨尺度图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：1)输入两幅图像，一幅原始图像和一幅待评价图像，提取两幅图SIFT特征点，并进行特征点的匹配和筛选；2)对原始图像进行显著度检测；3)对原始图像和待评价图像进行三角剖分，从而提取图像的全局结构特征，以几何的方式来描述图像缩放过程中引起的视觉感知；4)基于两幅图像的三角剖分结果，分别计算对应三角型的变形程度，加权平均作为两幅图像的全局相似度，具体步骤如下：①形状形变因子；Sshape表示形状形变因子，a、b、c和a＇、b＇、c＇分别代表原图和待评价图像中任意一个三角形的对应边的边长，la、lb和lc分别代表对应边的比值，...

【技术特征摘要】
1.一种全局和局部特征相结合的跨尺度图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：1)输入两幅图像，一幅原始图像和一幅待评价图像，提取两幅图SIFT特征点，并进行特征点的匹配和筛选；2)对原始图像进行显著度检测；3)对原始图像和待评价图像进行三角剖分，从而提取图像的全局结构特征，以几何的方式来描述图像缩放过程中引起的视觉感知；4)基于两幅图像的三角剖分结果，分别计算对应三角型的变形程度，加权平均作为两幅图像的全局相似度，具体步骤如下：①形状形变因子；Sshape表示形状形变因子，a、b、c和a＇、b＇、c＇分别代表原图和待评价图像中任意一个三角形的对应边的边长，la、lb和lc分别代表对应边的比值，ave代表对应边比值的平均值；当Sshape越小时，表示三角形的形状变化越明显；其中②位置偏移因子；其中角α、β和γ分别表示，原图和待评价图像中对应三角形的对应边的夹角，Sshift表示位置偏移因子；当Sshift越小时，表明位置偏移越大，从而引起更大的视觉效应；Sshift＝(cos(α)+cos(β)+cos(γ))/3(4)③角度变化因子；其中Sangle表示角度变化因子，A和A＇、B和B＇以及C和C＇分别表示三角形对应角的角度值；当Sangle越小时，表明对应角的变化越明显，越能显示出角度变化引起的视觉效应；

【专利技术属性】
技术研发人员：毋立芳，闫春灿，简萌，刘爽，徐姚文，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11