一種基于視覺顯著性的全參考彩色圖像質量評價方法
【專利摘要】一種基于視覺顯著性的全參考彩色圖像質量評價方法，(1)對于參考圖像f(1)和失真圖像f(2)分別確定視覺顯著圖VS1(x)和VS2(x)，、梯度圖G1(x)和G2(x)、黃藍對比色度分量M1(x)和M2(x)、紅綠對比色度分量N1(x)和N2(x)；(2)結合VS1(x)、VS2(x)、G1(x)、G2(x)、M1(x)、M2(x)、N1(x)、N2(x)確定局部質量圖S(x)；(3)將VS1(x)和VS2(x)中較大值作為權值函數(shù)，得到f2最終質量VSI，局部質量評級過程中，利用視覺顯著性與圖像質量關系，引入彩色圖像色度分量；確定失真圖像的質量分數(shù)的過程中，使用視覺顯著性作為權重函數(shù)，得到失真圖像的客觀評價質量，提高了全參考圖像質量評價方法的準確性。
【專利說明】一種基于視覺顯著性的全參考彩色圖像質量評價方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理【技術領域】，涉及圖像質量的評測技術，尤其是全參考彩色圖像質量評價技術。
【背景技術】
[0002]圖像處理是對圖像進行分析、加工和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應用。大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。幾十年前，圖像處理大多數(shù)由光學設備在模擬模式下進行。由于這些光學方法本身所具有的并行特性，至今他們仍然在很多應用領域占有核心地位，但是由于計算機速度的大幅度提高，這些技術正在迅速的被數(shù)字圖像處理方法所替代。在目前的技術水平下，在壓縮、傳輸?shù)冗^程中，往往伴隨著圖像質量的損失，很多應用需要量化圖像中存在的失真會給感官造成怎樣的影響。通過圖像質量客觀評價的方法，可以對一些圖像處理方法進行有效的評估，最終取得一個較好的圖像視覺效果。
[0003]目前數(shù)字圖像質量評價方法可以分為兩類:主觀評價和客觀評價。主觀評價是指通過主觀實驗來評價圖像質量。主觀評價具有準確、有效等優(yōu)點，但也存在嚴重的缺點。一是主觀評價只能測試有限數(shù)量的圖像樣本；二是實驗過程很耗時并且費用昂貴。因此，人們需要設計符合主觀評價結果的客觀的圖像質量評價方法。
[0004]數(shù)字圖像客觀評價方法的研究是圖像信息工程研究中最重要的基礎研究課題之一。依據(jù)對原始圖像參考度的不同，圖像質量的客觀評價可分為三種:全參考(FR)、部分參考(RR)和無參考(NR)。所謂全參考圖像質量評價方法，是指在評價失真圖像時，將無任何質量失真的原始圖像作為參考，其主要用于評價壓縮、還原等方法的好壞或者為壓縮、還原等方法挑選合適的參數(shù)提供依據(jù)。
[0005]目前主要的全參考圖像質量評價方法有:“Z.Wang, A.C.Bovik, H.R.Sheikh, andE.P.Simoncellij Image quality assessment:From error visibility to structuralsimilarity,IEEE Trans.1mage Process.，vol.13，n0.4，pp.600-612，Apr.2004”， 艮PSSIM Wang, E.P.Simoncellij and A.C.Bovikj Mult1-scale structural similarityfor image quality assessment, inProc.1EEE As1-1omar Conf.Signals,Syst.andComput.，2003，pp.1398-1402”，即 MS-SSIM ;“Z.Wang and Q.Li, Information contentweighting for perceptual image quality assessment, IEEE Trans.1mage Process.，vo1.20，n0.5, pp.1185-1198，May.2011”，即 IW-SSIM ;“Η.R.Sheikh and A.C.Bovikj Imageinformation and visual quality, IEEE Trans.1mage Process.，vol.15，n0.2，pp.430-444，F(xiàn)eb.2006”，S卩 VIF ;“L.Zhang, L Zhang, and X.Mouj RFSIM:A feature based im-agequality assessment metric using RiesztransformsjinProc.1EEE Int.Conf.1mageProcess.，2010，pp.321-324”，即 RFSIM ;“L.Zhang, L Zhang, X.Mouj and D.Zhang, FSIM: Afeature similarity index for image quality assessment”，艮P FSIM。在全參考圖像質量評價問題中，基本實現(xiàn)原理是比較測試圖像和參考圖像之間的差異，差異越大，代表質量越差，差異越小，代表質量越高。典型的二步圖像質量評價框架如圖1所示。在第一步中，根據(jù)圖像中質量相關的特征確定局部質量圖，在第二步中，以局部質量圖為依據(jù)，采取合適的權重函數(shù)，得到最終的客觀評價分數(shù)。但是這些方法中評價方法預測準確性還不夠高。

【發(fā)明內容】

[0006]本發(fā)明的目的在于提供一種基于視覺顯著性的全參考彩色圖像質量評價方法，其充分利用視覺顯著性與圖像質量的關系，同時引入彩色圖像的色度分量，大大提高了全參考圖像質量評價方法的準確性，滿足實際應用中對全參考圖像質量評價方法的要求，解決了傳統(tǒng)圖像質量評價方法預測準確性不夠高的問題。
[0007]為達到上述目的，本發(fā)明的解決方案是:
[0008]一種基于視覺顯著性的全參考彩色圖像質量評價方法，包括以下步驟:定義任意一副RGB圖像為f (X)，則參考圖像為f (I)，失真圖像為f(2):
[0009](I)分別確定參考圖像f (I)和失真圖像f (2)的視覺顯著圖VS1(X)和VS2(X)、黃藍對比色度分量M1(X)和M2(X)、紅綠對比色度分量N1(X)和N2(X)以及L通道的梯度圖G1(X)和 G2 (X)；
[0010](2)比較參考圖像f(l)和失真圖像f(2)的視覺顯著圖、L通道、M通道以及N通道的相似性以確定局部質量圖S(X)；
[0011](3)以局部質量圖S(X)為依據(jù)，使用VS1(X)和VS2(X)中的較大值VSm(X)作為權值函數(shù)，確定失真圖像f (2)的客觀評價分數(shù)VSI:
[0012]VSm(X) = max (VS1 (x), VS2 (x))
【權利要求】
1.一種基于視覺顯著性的全參考彩色圖像質量評價方法，其特征在于:包括以下步驟，定義任意一副RGB圖像為f (X)，則參考圖像為f (I)，失真圖像為f (2)f: (1)分別確定參考圖像f(l)f和失真圖像f(2)f的視覺顯著圖VS1(X)和VS2(X)、黃藍對比色度分量M1⑴和M2⑴、紅綠對比色度分量N1 (X)和N2 (X)以及L通道的梯度圖G1 (x)和 G2 (X)； (2)比較參考圖像f(l)f和失真圖像f(2)f的視覺顯著圖、L通道、M通道以及N通道的相似性以確定局部質量圖S(X)； (3)以局部質量圖S(X)為依據(jù)，使用VS1(X)和VS2(X)中的較大值VSm(X)作為權值函數(shù)，確定失真圖像f (2) f的客觀評價分數(shù)VS1:
2.根據(jù)權利要求1所述的全參考彩色圖像質量評價方法，其特征在于:所述步驟(一)中，參考圖像f (I)和失真圖像f (2)視覺顯著圖的確定包括以下步驟:(1-1)將f(x) (x =I或2)的RGB三個通道轉換至CIELAB對色空間，并分別用&(x) >fL(x)和fb(x)表示f (x)被轉移到對色空間之后的三個通道，則f (X)的視覺顯著圖VS(X):
VS(x) = SF(x).SD(x).Sc(X) 其中:
Sf (X) = ((fL*g)2+ (fa*g)2+ (fb*g)2)2 (X) /g 是對數(shù) Gabor 濾波器，* 代表卷積操作；
3.根據(jù)權利要求1所述的全參考彩色圖像質量評價方法，其特征在于:所述步驟(一)中，參考圖像f (I)和失真圖像f (2)黃藍色對比色度分量和紅綠色對比分量的確定包括以下步驟: (1-2)將f (X)按如下公式轉移到對色空間，X為I或2:
4.根據(jù)權利要求3所述的全參考彩色圖像質量評價方法，其特征在于:所述步驟(一)中，參考圖像f (I)和失真圖像f (2)梯度圖的確定包括以下步驟: (1-3)確定f(x) (X為I或2)的L通道后，使用Scharr梯度算子即兩個偏導數(shù)Gx(X)和 Gy(X)
5.根據(jù)權利要求1所述的全參考彩色圖像質量評價方法，其特征在于:所述步驟(二)中，比較參考圖像f (I)和失真圖像f (2)的視覺顯著圖、L通道、M通道以及N通道的相似性，則 VS1(X)和VS2(X)的相似性定義為:
【文檔編號】G06T7/00GK104021545SQ201410198105
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年5月12日 優(yōu)先權日:2014年5月12日
【發(fā)明者】張 林, 顧中一, 李宏宇, 沈瑩 申請人:同濟大學