本发明专利技术公开了一种针对高斯模糊图像的部分参考图像客观质量评价方法，其根据图像在二维离散小波变化中的频域信息,提取原始图像和失真图像的各个子带的能量信息，通过衡量原始图像和失真图像在小波变换域下的子带能量信息的变化来衡量图像质量的变化程度并预测失真图像的客观质量，由于人眼对图像能量信息改变的敏感性，因此本发明专利技术方法能够有效地提高图像客观质量评价结果与主观感知之间的一致性，能够达到准确评价图像客观质量的目的。
【技术实现步骤摘要】
ー种针对高斯模糊图像的部分参考图像客观质量评价方法
本专利技术涉及一种图像质量评价技术，尤其是涉及ー种针对高斯模糊图像的部分參考图像客观质量评价方法。
技术介绍
图像质量是比较各种图像处理算法性能优劣以及优化系统參数的重要指标，因此在图像采集、编码压縮、网络传输等领域建立有效的图像质量评价机制具有重大的意义。图像质量评价方法可分为图像主观质量评价方法和图像客观质量评价方法。图像主观质量评价方法就是把多名观察者对待评价图像的质量进行加权平均的综合评价，其结果符合人眼视觉系统特性，但受到计算不便、速度慢、成本高等诸多因素限制，嵌入系统难，因而在实际应用中无法得到广泛推广。而图像客观质量评价方法具有操作简单、成本低、易于实现及实时优化算法等特点，因此其已成为图像质量评价研究的重点。目前，图像客观质量评价方法主要分为全參考图像质量评价、部分參考图像质量评价和无參考图像质量评价。其中，全參考图像质量评价具有较高的评价准确性，评价性能比较稳定，但是其需要原始图像，而在实际情况下原始图像完全可知是需要很高的代价的；无參考图像质量评价是一种无需原始图像任何信息的评价方法，尽管其解决了对原始图像的要求，但是其评价准确性比较低；部分參考图像质量评价是ー种介于全參考图像质量评价和无參考图像质量评价之间的质量评价方法，其只需要图像的部分信息，而且能取得较好的实验結果。部分參考图像质量评价主要是针对ー个图像传输系统，在发送端提取原始图像的一些特征，将其通过辅助通道传送到图像传输系统的接收端，并与接收端得到的失真图像的对应的特征进行比较，以获得相应的图像质量评价测度。目前，部分參考图像质量评价方法主要有:基于降质特征提取的方法、基于谐波強度的方法、基于小波域自然图像统计模型的方法、基于特征嵌入提取的方法、基于多尺度几何分析的方法等。Narwaria等人提出了一种基于傅立叶变换的半參考图像质量评价方法;Ma等人通过分析DCT变换后的系数分布情况，提取了子带的统计特性、互信息熵以及频率部分这三个特征，提出了ー种基于重组DCT变换的半參考图像质量评价方法；Abdul等人提出了ー种基于结构相似度(SSIM)预测的半參考图像质量评价方法，该方法首先对图像滤波，然后根据其滤波后的系数服从高斯分布，获取原始图像和失真图像分解后的对应各子带的Kullback-Leibler (KLD)距离,接着以原始图像和失真图像滤波后的每个子带的KLD距离和对应子带的系数标准差的差距的乘积作为图像的结构信息。现有的这些部分參考图像质量评价方法大多数都是基于图像内容本身来提取图像特征的，其中主要通过图像各种分解的统计特性，图像的信息熵，以及频域下的频率信息，但是这些信息并没有过多的考虑人类视觉系统的影响，因此评价效果还有待提闻。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供ー种针对高斯模糊图像的部分參考图像客观质量评价方法，其能够有效地提高图像客观质量评价结果与主观感知之间的一致性，能够达到准确评价图像客观质量的目的。本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为:ー种针对高斯模糊图像的部分參考图像客观质量评价方法，其特征在于包括以下步骤:①令IOTg表示原始的无失真的图像，令Idis表示待评价的失真的图像；②对1rg实施M级小波变换，得到1rg对应的M个水平方向子帯、M个垂直方向子帯、M个对角方向子带和I个直流子带的小波系数矩阵，将1ts实施第m级小波变换后得到的第m个水平方向子带的小波系数矩阵记为本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种针对高斯模糊图像的部分参考图像客观质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：①令Iorg表示原始的无失真的图像，令Idis表示待评价的失真的图像；②对Iorg实施M级小波变换，得到Iorg对应的M个水平方向子带、M个垂直方向子带、M个对角方向子带和1个直流子带的小波系数矩阵，将Iorg实施第m级小波变换后得到的第m个水平方向子带的小波系数矩阵记为将Iorg实施第m级小波变换后得到的第m个垂直方向子带的小波系数矩阵记为其中，1≤M≤5，1≤m≤M；同样，对Idis实施M级小波变换，得到Idis对应的M个水平方向子带、M个垂直方向子带、M个对角方向子带和1个直流子带的小波系数矩阵，将Idis实施第m级小波变换后得到的第m个水平方向子带的小波系数矩阵记为将Idis实施第m级小波变换后得到的第m个垂直方向子带的小波系数矩阵记为③获取Iorg实施M级小波变换后得到的M个水平方向子带和M个垂直方向子带的小波系数能量，将Iorg实施第m级小波变换后得到的第m个水平方向子带的小波系数能量记为eH,morg=1MH,m×NH,mΣx1=1MH,mΣy1=1NH,mlog2(|cH,morg(x1,y1)|+1),将Iorg实施第m级小波变换后得到的第m个垂直方向子带的小波系数能量记为eV,morg=1MV,m×NV,mΣx2=1MV,mΣy2=1NV,mlog2(|cV,morg(x2,y2)|+1);同样，获取Idis实施M级小波变换后得到的M个水平方向子带和M个垂直方向子带的小波系数能量，将Idis实施第m级小波变换后得到的第m个水平方向子带的小波系数能量记为eH,mdis=1MH,m×NH,mΣx1=1MH,mΣy1=1NH,mlog2(|cH,mdis(x1,y1)|+1),将Idis实施第m级小波变换后得到的第m个垂直方向子带的小波系数能量记为eV,mdis=1MV,m×NV,mΣx2=1MV,mΣy2=1NV,mlog2(|cV,mdis(x2,y2)|+1);其中，MH,m表示Iorg和Idis分别实施第m级小波变换后得到的各自对应的第m个水平方向子带的宽，NH,m表示Iorg和Idis分别实施第m级小波变换后得到的各自对应的第m个水平方向子带的高，MV,m表示Iorg和Idis分别实施第m级小波变换后得到的各自对应的第m个垂直方向子带的宽，NV,m表示Iorg和Idis分别实施第m级小波变换后得到的各自对应的第m个垂直方向子带的高，表示中坐标位置为(x1,y1)处的小波系数，表示中坐标位置为(x2,y2)处的小波系数，表示中坐标位置为(x1,y1)的小波系数，表示中坐标位置为(x2,y2)的小波系数，符号“||”为取绝对值符号；④计算Iorg实施每级小波变换后得到的水平方向子带的小波系数能量与垂直方向子带的小波系数能量的平均值，将与的平均值记为同样，计算Idis实施每级小波变换后得到的水平方向子带的小波系数能量与垂直方向子带的小波系数能量的平均值，将与的平均值记为⑤根据Iorg实施每级小波变换后得到的水平方向子带的小波系数能量与垂直方向子带的小波系数能量的平均值，计算Iorg的能量特征值，记为Forg，其中，为的能量加权系数；同样，根据Idis实施每级小波变换后得到的水平方向子带的小波系数能量与垂直方向子带的小波系数能量的平均值，计算Idis的能量特征值，记为Fdis，其中，为的能量加权系数；⑥根据Forg和Fdis，计算Idis的客观评价值，记为Q，FDA0000402391160000011.jpg,FDA0000402391160000012.jpg,FDA0000402391160000013.jpg,FDA0000402391160000014.jpg,FDA0000402391160000015.jpg,FDA0000402391160000017.jpg,FDA0000402391160000019.jpg,FDA00004023911600000111.jpg,FDA0000402391160000022.jpg,FDA0000402391160000023.jpg,FDA0000402391160000024.jpg,FDA0000402391160000025.jpg,FDA0000402391160000026.jpg,FDA0000402391160000027.jp...
【技术特征摘要】
1.一种针对高斯模糊图像的部分参考图像客观质量评价方法，其特征在于包括以下步骤: ①令I?g表示原始的无失真的图像，令Idis表示待评价的失真的图像；②对I?g实施M级小波变换，得到IOTg对应的M个水平方向子带、M个垂直方向子带、M个对角方向子带和I个直流子带的小波系数矩阵，将1ts实施第m级小波变换后得到的第m个水平方向子带的小波系数矩阵记为，将1ts实施第m级小波变换后得到的第m个垂直方向子带的小波系数矩阵记为C=,，其中，I≤M≤5，1≤m≤M;同样，对Idis实施M级小波变换，得到Idis对应的M个水平方向子带、M个垂直方向子带、M个对角方向子带和I个直流子带的小波系数矩阵，将Idis实施第m级小波...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋刚毅，丁晟，彭宗举，邵枫，陈芬，靳鑫，宋洋，郑凯辉，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：
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