基于改进LBP特征的无参考多失真图像质量评价方法技术

本发明专利技术涉及一种基于改进LBP特征的无参考多失真图像质量评价方法，包括：数据准备：选用混合失真数据库，划分训练集和测试集；改进LBP与特征提取，利用改进的LBP算子提取特征，首先得到频率直方图hj,M，将相同半径的LBP和径差LBP直方图连接得到联合直方图HJ＝[HLBP,HDLBP]，最后将三个半径尺度的联合直方图结合，得到集中形式的直方图，作为最终的特征HC；模型建立和质量预测。

【技术实现步骤摘要】
基于改进LBP特征的无参考多失真图像质量评价方法
本专利技术属于图像处理领域，尤其是平面图像的质量评价，涉及一种针对多失真图像的改进LBP特征客观质量评价方法。
技术介绍
随着显示和处理技术的迅猛发展，数字图像在我们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。然而，数字图像在获取、处理和传输过程中容易受到多种失真的影响，比如高斯模糊，白噪声，JPEG压缩失真等。图像质量评价(ImageQualityAssessment,IQA)能够识别和量化图像质量等级，已经在图像复原、图像压缩和图像增强等方面得到了广泛的应用。IQA可以分为主观评价和客观评价两类，主观评价与人眼视觉系统(HumanVisualSystem)有很高的一致性，但是主观实验耗时费力，难以用于实际；客观评价根据参考图像信息使用的多少，可以分为全参考(FullReference,FR)、半参考(ReducedReference,RR)和无参考(NoReference,NR)三种类型。如今，已经有大量针对单一失真类型IQA的研究工作，并且取得了较好的效果，但是现实生活中的图像大多属于多失真类型，简单套用单一失真类型的评价方法，难以取得本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进LBP特征的无参考多失真图像质量评价方法，包括以下步骤：(1)数据准备选用混合失真数据库，划分训练集和测试集。(2)改进LBP与特征提取通过对标准LBP和径差LBP进行修改，进而获得改进的LBP算子，方法如下：首先，针对标准LBP，取圆对称邻域采样点P＝8，在每一个采样点处设置一个大小为ωR×ωR的块

【技术特征摘要】
1.一种基于改进LBP特征的无参考多失真图像质量评价方法，包括以下步骤：(1)数据准备选用混合失真数据库，划分训练集和测试集。(2)改进LBP与特征提取通过对标准LBP和径差LBP进行修改，进而获得改进的LBP算子，方法如下：首先，针对标准LBP，取圆对称邻域采样点P＝8，在每一个采样点处设置一个大小为ωR×ωR的块用该块的中值滤波器响应替换距离中心点nc半径为R的邻域采样点ni的灰度值，考虑块尺寸与半径成比例，设置为ωR＝R–1，R取2,4,6三个半径尺度...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯春萍，李浩，岳广辉，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12