一种基于Fisher编码的屏幕内容图像无参考质量评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Fisher编码的屏幕内容图像无参考质量评价方法，特点是将原始无失真屏幕内容图像进行预处理后，经过高斯混合模型训练之后，得到高斯混合模型中的先验值、均值和协方差；将失真屏幕内容图像进行预处理后，先根据高斯混合模型，通过Fisher编码得到特征向量，再与主观质量分值采用支持向量回归进行拟合，得到屏幕内容图像质量预测函数；将待测屏幕内容图像进行预处理后，先根据高斯混合模型，通过Fisher编码得到特征向量，再代入屏幕内容图像质量预测函数中得到待测屏幕内容图像的质量预测分数；优点是采用高斯混合模型表征屏幕内容图像的统计特征，并通过Fisher编码对屏幕内容图像进行特征刻画，有效地提高屏幕内容图像无参考质量评价的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Fisher编码的屏幕内容图像无参考质量评价方法
本专利技术涉及一种屏幕内容图像质量评价方法，尤其是一种基于Fisher编码的屏幕内容图像无参考质量评价方法。
技术介绍
屏幕内容图像是人机交互的重要媒介，广泛应用于远程桌面、云计算、在线教育和虚拟屏幕共享等领域。作为一种复合图像，屏幕内容图像既包含由计算机直接生成的图表和文字，又包含摄像机拍摄的自然图像。但是由于屏幕内容图像在生成、压缩和传输等过程中不可避免地会引入各种失真(如高斯噪声、压缩等)，从而导致屏幕内容图像质量发生退化。图像质量评价主要通过对图像进行质量相关特征的提取，进而设计质量评价算法来实现，并且通过拟合图像质量评价数据库来测评该算法的准确性。现有的无参考图像质量评价算法主要针对自然图像，并基于自然场景的统计特征模型而设计。但是因为一方面自然图像的亮度和颜色分布丰富且复杂，而屏幕内容图像的亮度和颜色变化及结构通常更少、更简单，导致屏幕内容图像与自然图像的特征不同；另一方面当屏幕内容图像存在计算机图形和文档图像等人工生成的图像内容时，可以被自然图像采用的自然场景统计特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Fisher编码的屏幕内容图像无参考质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：/n①，选取多幅原始无失真屏幕内容图像，对每幅原始无失真屏幕内容图像进行分块和归一化处理得到每幅原始无失真屏幕内容图像的归一化分块，对每幅原始无失真屏幕内容图像的归一化分块进行白化处理得到每幅原始无失真屏幕内容图像的白化分块，采用开源库对所有原始无失真屏幕内容图像的白化分块进行高斯混合模型训练，得到高斯混合模型的先验值、均值和协方差；/n②，读取已知的数据库中所有失真屏幕内容图像，并从该数据库得到每幅失真屏幕内容图像的主观质量分值；对每幅失真屏幕内容图像进行分块和归一化处理得到每幅失真屏幕内容图像的归一化分块...

【技术特征摘要】
1.一种基于Fisher编码的屏幕内容图像无参考质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：
①，选取多幅原始无失真屏幕内容图像，对每幅原始无失真屏幕内容图像进行分块和归一化处理得到每幅原始无失真屏幕内容图像的归一化分块，对每幅原始无失真屏幕内容图像的归一化分块进行白化处理得到每幅原始无失真屏幕内容图像的白化分块，采用开源库对所有原始无失真屏幕内容图像的白化分块进行高斯混合模型训练，得到高斯混合模型的先验值、均值和协方差；
②，读取已知的数据库中所有失真屏幕内容图像，并从该数据库得到每幅失真屏幕内容图像的主观质量分值；对每幅失真屏幕内容图像进行分块和归一化处理得到每幅失真屏幕内容图像的归一化分块，对每幅失真屏幕内容图像的归一化分块进行白化处理得到每幅失真屏幕内容图像的白化分块，根据步骤①中得到的高斯混合模型的先验值、均值和协方差，采用开源库对每幅失真屏幕内容图像的白化分块进行Fisher编码，得到每幅失真屏幕内容图像的Fisher向量，对每幅失真屏幕内容图像的Fisher向量进行归一化处理后，得到每幅失真屏幕内容图像的特征向量；
③，将数据库中每幅失真屏幕内容图像的主观质量分值与特征向量采用支持向量回归进行拟合，得到屏幕内容图像质量预测函数；
④，读取待测屏幕内容图像，对待测屏幕内容图像进行分块和归一化处理得到待测屏幕内容图像的归一化分块，对待测屏幕内容图像的归一化分块进行白化处理得到待测屏幕内容图像的白化分块，根据步骤①中得到的高斯混合模型的先验值、均值和协方差，采用开源库对待测屏幕内容图像的白化分块进行Fisher编码，得到待测屏幕内容图像的Fisher向量，对待测屏幕内容图像的Fisher向量进行归一化处理后，得到待测屏幕内容图像的特征向量；
⑤，将步骤④得到的待测屏幕内容图像的特征向量代入步骤③中得到的屏幕内容图像质量预测函数中，得到待测屏幕内容图像的质量预测分数。


2.根据权利要求1所述的一种基于Fisher编码的屏幕内容图像无参考质量评价方法，其特征在于所述的步骤①的具体方法为：
①-1，选取ND幅原始无失真的屏幕内容图像，将第i幅原始无失真的屏幕内容图像记为其中i∈[1，ND]；判断是否为灰度图像，若不是灰度图像，则将其转换为灰度图像，记为若是灰度图像，则保持不变，记为将的高度记为RD，宽度记为CD；将划分成个互不重叠的尺寸大小为7×7的分块，将中坐标位置为(x，y)的分块记为其中，表示向下取整；对进行归一化处理，得到归一化分块其中，αD和βD表示分块的均值和方差，δ为常数；对进行白化处理得到白化分块B；
①-2，采用开源库对所有原始无失真屏幕内容图像的白化分块进行高斯混合模型训练，其中将高斯混合模型的聚类分量个数设置为K，得到的高斯混合模型的先验值ω、均值μ和协方差σ2，将高斯混合模型记为P(B|ω，μ，σ2)。


3.根据权利要求1所述的一种基于Fisher编码的屏幕内容图像无参考质量评价方法，其特征在于所述的步骤②的具体方法为：
②-1，读取数据库SIQAD[]中所有失真屏幕内容图像，将第i幅失真屏幕内容图像记为其中i∈[1，NS]，NS...

【专利技术属性】
技术研发人员：白永强，朱仲杰，屠仁伟，张庆庆，
申请(专利权)人：浙江万里学院，
类型：发明
国别省市：浙江;33