基于自適應(yīng)尺度變換的圖像質(zhì)量評價方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于自適應(yīng)尺度變換的圖像質(zhì)量評價方法，步驟為：第一步、利用觀察距離D和人眼的觀測角度θH，θW，計算出人眼視覺范圍S；第二步、利用視覺范圍S，和圖像原始大小，計算出降采樣尺度Z；第三步、計算出原始圖像X和失真圖像Y經(jīng)過尺度變換Z后的圖像X’，Y’；第四步、分別計算出尺度變換前后圖像X，Y；X’，Y’的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度質(zhì)量評價分?jǐn)?shù)。本發(fā)明考慮了不同的圖像尺寸以及觀察距離對于圖像質(zhì)量評價的影響，有效地提升了峰值信噪比(PSNR)和結(jié)構(gòu)相似度(SSIM)質(zhì)量評價方法的性能。
【專利說明】基于自適應(yīng)尺度變換的圖像質(zhì)量評價方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種適用于圖像質(zhì)量評價領(lǐng)域的方法，具體地，涉及一種基于自適應(yīng) 尺度變換的圖像質(zhì)量評價方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 圖像質(zhì)量評價（IQA)是圖像處理中的一個重要研究領(lǐng)域?，F(xiàn)有的圖像質(zhì)量評價方 法主要分為主觀與客觀兩類。其中主觀評價方法應(yīng)當(dāng)是最終的質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)，但是這種方 式昂貴，費時，而且不能實時應(yīng)用?？陀^質(zhì)量評價方法中，SSIM著力于結(jié)構(gòu)信息，取得了可觀 的效果。在此基礎(chǔ)上，研究者進(jìn)一步提出了多尺度的圖像質(zhì)量方法，比如說：MS-SSM，IFC， VIF等。它們更加優(yōu)越的性能顯示了可靠的尺度對于質(zhì)量評價方法的重大意義。但即便如 此，目前很少有關(guān)于尺度變換對圖像質(zhì)量評價方法性能的研究。研究者們大多選擇簡單的 多尺度方法作為一種折衷。
[0003] 考慮到這種狀況，Weisi Lin 等人在 2011 年《Journal of visual communication and image representation〉〉上發(fā)表了"Perceptual visual quality metrics:A survey，'。 它考慮了圖像高度對于圖像質(zhì)量評價方法精度的影響，并且從經(jīng)驗上提出了一個簡單的尺 度變換方法：Z = MX(1，round(H/256))，（H代表圖像的高度）。然而這種尺度方法只是從 經(jīng)驗出發(fā)，而且沒有考慮圖像寬度和觀察距離等外部因素，不符合人眼的實際特性，因此意 義不大。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種基于自適應(yīng)尺度變換的圖像質(zhì) 量評價方法，該方法考慮了圖像尺寸以及觀察距離等外部因素對于圖像質(zhì)量評價的影響， 正確地模擬人眼的視覺機(jī)制，有效地提升了質(zhì)量評價方法的性能。
[0005] 為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明提供一種基于自適應(yīng)尺度變換的圖像質(zhì)量評價方法，包 括以下步驟：
[0006] 第一步、利用觀察距離D和人眼的觀測角度θ Η，Θ w，計算出人眼視覺范圍S ;
[0007] 第二步、利用視覺范圍S，和圖像原始大小，計算出降采樣尺度Z ;
[0008] 第三步、計算出原始圖像X和失真圖像Y經(jīng)過尺度變換Z后的圖像X'，Y' ；
[0009] 第四步、分別計算出尺度變換前后圖像X，Y ;X'，Y'的峰值信噪比（PSNR)和結(jié)構(gòu) 相似度（SSIM)質(zhì)量評價分?jǐn)?shù)。
[0010] 本發(fā)明的原理是，人眼對于圖像細(xì)節(jié)的感知能力很大程度上取決于人類視覺系統(tǒng) (HVS)的分辨率。當(dāng)觀察距離越來越遠(yuǎn)的時候，人眼的分辨率下降，對于圖像中細(xì)小的分辨 能力越來越差，反之亦然。
[0011] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：
[0012] 本發(fā)明通過自適應(yīng)尺度變換，有效模擬了 HVS的實際機(jī)制。PSNR，SS頂均證實了 本發(fā)明有效地提高了圖像質(zhì)量評價方法的精度。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0013] 通過閱讀參照以下附圖對非限制性實施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、 目的和優(yōu)點將會變得更明顯：
[0014] 圖1為本發(fā)明一實施例的人眼視覺范圍示意圖；
[0015] 圖2(a)-圖2(d)為本發(fā)明一實施例在LIVE數(shù)據(jù)庫中，尺度變換前后圖像X，Y;X'， Υ'的PSNR，SSM質(zhì)量評價分?jǐn)?shù)與主觀評價值DMOS對比圖；
[0016] 圖3(a)-圖3(d)為本發(fā)明一實施例在IVC數(shù)據(jù)庫中，尺度變換前后圖像Χ，Υ ;Χ'， Υ'的PSNR，SSM質(zhì)量評價分?jǐn)?shù)與主觀評價值MOS對比圖；
[0017] 圖4(a)-圖4(d)為本發(fā)明一實施例在Toyama-MICT數(shù)據(jù)庫中，尺度變換前后圖像 X，Y ;X'，Y'的PSNR，SSM質(zhì)量評價分?jǐn)?shù)與主觀評價值MOS對比圖。

【具體實施方式】
[0018] 下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。以下實施例將有助于本領(lǐng)域的技術(shù) 人員進(jìn)一步理解本發(fā)明，但不以任何形式限制本發(fā)明。應(yīng)當(dāng)指出的是，對本領(lǐng)域的普通技術(shù) 人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)。這些都屬于本發(fā)明 的保護(hù)范圍。
[0019] 本實施例提供一種基于自適應(yīng)尺度變換的圖像質(zhì)量評價方法，包括以下步驟：
[0020] 第一步、利用觀察距離D和人眼的觀測角度ΘΗ，θ"，計算出人眼視覺范圍S(S的 示意圖如圖1所示）；
[0021] i)分別利用下述公式計算人眼視覺高度H和視覺寬度W :

【權(quán)利要求】
1. 一種基于自適應(yīng)尺度變換的圖像質(zhì)量評價方法，其特征在于，包括以下步驟： 第一步、利用觀察距離D和人眼的觀測角度ΘΗ，θ"，計算出人眼視覺范圍S; 第二步、利用視覺范圍S，和圖像原始大小，計算出降采樣尺度Z ; 第三步、計算出原始圖像X和失真圖像Y經(jīng)過尺度變換Z后的圖像X'，Y' ； 第四步、分別計算出尺度變換前后圖像X，Υ ;χ'，Y'的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度質(zhì)量評 價分?jǐn)?shù)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)尺度變換的圖像質(zhì)量評價方法，其特征在 于，第一步中，所述的人眼視覺范圍S : i) 分別利用下述公式計算人眼視覺高度Η和視覺寬度W : Η - 2 * D r = 2tan(|).D 其中：D為人眼的觀察距離，ΘΗ = 40°，θ" = 50° ; ii) 計算出人眼視覺范圍：S = Η · W。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)尺度變換的圖像質(zhì)量評價方法，其特征在 于，第二步中：所述的降采樣尺度Z : z= [H^w[= I 1 ,.El ^ - ^ H-W - ^ 4tan(^)-tan(^) V ^ } "/ 其中：HA分別為圖像的原始高度和寬度；人眼視覺高度H和視覺寬度W : i/ = 2tan(|).D r 二 2tan(|).D 其中：D為人眼的觀察距離，θ Η = 40°，Θ w = 50°。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)尺度變換的圖像質(zhì)量評價方法，其特征在 于，第三步中，所述的降采樣后圖像X'，Y' ： X，= R(L(X)，Ζ) V = R(L(Y), Z) 其中X，Y分別為原始參考圖像和失真圖像，L( ·)為低通濾波函數(shù)，R( ·)為降采樣函 數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項所述的一種基于自適應(yīng)尺度變換的圖像質(zhì)量評價方法，其 特征在于，第四步中： 圖像X，Y ;X'，Y'的峰值信噪比分別為： PSNR = PSNR(X, Y) PSNRs = PSNR(X，，Y，） 圖像X，Y ;X'，Y'的結(jié)構(gòu)相似度質(zhì)量評價分?jǐn)?shù)分別為： SSIM = SSIM(X, Y) SSMs = SSIM(X，，Y，）。
【文檔編號】G06T7/00GK104240254SQ201410491095
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年9月23日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月23日
【發(fā)明者】楊小康, 韓宗璽, 翟廣濤, 顧錁 申請人:上海交通大學(xué)