一種用于無參考圖像質(zhì)量評價的特征構(gòu)建方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種用于無參考圖像質(zhì)量評價的特征構(gòu)建方法，該方法首先對進行預(yù)處理，得到均值對比度歸一化圖像即MSCN圖像；然后在多個尺度下對MSCN圖像及鄰域MSCN乘積圖像計算統(tǒng)計直方圖；接著將所有直方圖進行串行級聯(lián)，形成一個串聯(lián)直方圖；以此串聯(lián)直方圖為特征，訓(xùn)練分類器得到預(yù)測模型，對測試圖像進行質(zhì)量評價。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明保留了更多原始圖像的統(tǒng)計信息，具有更好的泛化性能。
【專利說明】一種用于無參考圖像質(zhì)量評價的特征構(gòu)建方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】的方法，具體是一種用于無參考圖像質(zhì)量評價的特征構(gòu)建方法。
【背景技術(shù)】
[0002]無參考圖像質(zhì)量評價直接對輸入圖像進行分析，進而做出質(zhì)量好壞評價。由于不需要原始圖像源信息，對于實際應(yīng)用非常方便。無參考客觀圖像質(zhì)量評價方法分為兩大類，第一類是基于訓(xùn)練模型的，這種方法往往根據(jù)具體失真種類提取一些特征，然后通過訓(xùn)練模型得到特征與預(yù)測主觀分值的映射關(guān)系，不便之處在于對于不同失真都要設(shè)計方法提取相應(yīng)特征，通用性比較差；另一類基于圖像的自然統(tǒng)計特征，這種方法認(rèn)為失真圖像相對于無損圖像一些特征存在著差異，并且這種差異會根據(jù)失真種類，損傷程度的不同而改變，從而能夠通過這些特征評估圖像的質(zhì)量，此類方法無需知道圖像的失真種類，通用性較強。
[0003]通過對現(xiàn)有文獻的檢索，目前無參考圖像質(zhì)量評價的代表性方法是Anish Mittal等人在 2012 年 IEEE Transactions on Image Processing, vol.21 (12), pp.4695-4708(2012年IEEE圖像處理會刊第21卷12期，4695至4708頁)上發(fā)表的“No-reference imagequality assessment in the spatial domain (空間域無參考圖像質(zhì)量評價)”一文中提出的一種用于無參考圖像質(zhì)量評價的自然圖像統(tǒng)計特征構(gòu)建方法(簡稱為BRISQUE)。該方法直接對多個不同尺度或方位的預(yù)處理圖像擬合廣義高斯分布模型，將模型參數(shù)共計36個系數(shù)值作為圖像自然統(tǒng)計特征，采用支持向量機(Support Vector Machine,簡稱SVM)進行模型訓(xùn)練和測試。然而擬合廣義高斯分布模型的步驟對輸入圖像做了過強的假設(shè)，不可避免地降低了圖像的原始信息量，進而影響了模型的精度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明在現(xiàn)有基于自然統(tǒng)計特性的無參考客觀質(zhì)量評價方法的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種新的特征構(gòu)建方法，可以保留很多圖像的原始信息量，可以獲得更高的圖像質(zhì)量評價效果O
[0005]本發(fā)明在Anish Mittal等人方法的基礎(chǔ)上，簡化了特征提取方法,倉Il新點在于:用分布直方圖參數(shù)取代了廣義高斯分布參數(shù)，廣義高斯分布參數(shù)屬于粗粒度的特征因而會損失部分原始圖像的信息；而本發(fā)明在預(yù)處理圖像上直接構(gòu)建串聯(lián)直方圖特征，盡可能地保留原始圖像的統(tǒng)計特性，進而降低了復(fù)雜度并提升了泛化特能。
[0006]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
[0007]—種用于無參考圖像質(zhì)量評價的特征構(gòu)建方法，該方法包括如下步驟:
[0008]I)圖像預(yù)處理，得到均值對比度歸一化(Mean Subtracted ContrastNormalized,簡稱 MSCN)圖像；
[0009]本步驟中，對于原圖1(i，j),用下列公式進行預(yù)處理，從而得到均值對比度歸一化的MSCN圖像:
【權(quán)利要求】
1.一種用于無參考圖像質(zhì)量評價的特征構(gòu)建方法，其特征在于所述方法包括如下步驟: 第一步，圖像預(yù)處理，得到均值對比度歸一化圖像即MSCN圖像； 對于原圖1(i，j)，用下列公式進行預(yù)處理，從而得到均值對比度歸一化的MSCN圖像:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于無參考圖像質(zhì)量評價的特征構(gòu)建方法，其特征在于所述方法用于無參考圖像質(zhì)量評價時，對訓(xùn)練圖像庫中的圖像提取串聯(lián)直方圖特征，與主觀分值一起放入分類器中進行訓(xùn)練，得到預(yù)測模型；對測試圖像計算圖像級聯(lián)直方圖特征，用訓(xùn)練好的分類器進行評價。
【文檔編號】G06T7/00GK103778636SQ201410029622
【公開日】2014年5月7日 申請日期:2014年1月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月22日
【發(fā)明者】宋利, 陳忱 申請人:上海交通大學(xué)