專利名稱：基于小波變換多分辨率預(yù)測的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于小波變換多分辨率預(yù)測的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
圖像處理技術(shù)許多方面，例如壓縮、傳輸、增強(qiáng)、存儲(chǔ)、水印等等，都需要圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，因此對(duì)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的研究非常有價(jià)值。評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量的方法有主觀方法和客觀方法兩大類，在大多數(shù)情況下，人是圖像視覺信息的最終接受者，故利用主觀實(shí)驗(yàn)來評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量是最準(zhǔn)確和最有效的方法。然而在實(shí)際中，主觀方法需要實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)量非常大，且不易于嵌入到自動(dòng)化系統(tǒng)中，目前研究的重點(diǎn)是客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。該方法力求與主觀實(shí)驗(yàn)方法的結(jié)果取得一致，從而能夠利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)地評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量。客觀評(píng)價(jià)方法根據(jù)對(duì)原始圖像的參考程度分為3類全參考型、部分參考型和無參考型。全參考和部分參考型需要參考圖像或者參考圖像的部分特征，而在許多實(shí)際應(yīng)用中，參考圖像或其部分特征是很難或無法得到的，這時(shí)就必須要真正的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。目前在文獻(xiàn)報(bào)道中，大多無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法都是假設(shè)知道某種失真類型， 然后根據(jù)失真的效果，求出失真強(qiáng)度。例如，左博新等針對(duì)模糊失真，提出了一種基于邊緣檢測的無參考模糊圖像評(píng)價(jià)模型“左博新，明德烈，敖爭光，鄭文娟，基于圖像結(jié)構(gòu)的無參考模糊圖像及其復(fù)原圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，地理信息世界，2008，vol. 2，No. 1，pp. 13-20”。 該方法通過測量梯度圖像的梯度邊緣信息，來評(píng)價(jià)模糊退化圖像和帶有模糊效應(yīng)的復(fù)原圖像。王正友等針對(duì)噪聲失真，提出了一種基于掩蓋效應(yīng)的無參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法“王正友，肖文，基于掩蓋效應(yīng)的無參考數(shù)字圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2006，vol. 26，No. 12， PP. 2838-2840該方法首先對(duì)Hosaka分塊進(jìn)行了改進(jìn)，取消了該方法對(duì)圖像尺寸的限制； 通過分塊，將圖像以不同的頻率成分區(qū)分開來，然后計(jì)算各個(gè)子塊的噪聲；根據(jù)圖像的污染程度，提出了基于掩蓋效應(yīng)的無參考圖像峰值信噪比NPSNR。殷曉麗等針對(duì)JPEG壓縮失真， 提出了一種基于半脆弱性數(shù)字水印算法的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法“殷曉麗，方向忠，翟廣濤，一種JPEG圖片的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2006，18，pp. 79-81”。 Rania Hassen等提出一種基于局部相位一致測量的無參考圖像銳化測度(LPCM) "R. Hassen, Z. Wang and Μ. Salama, No-reference image sharpness assessment based on local phase coherence measurement, in Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech & Signal Processing,Mar. 2010. ”該方法利用可操控的金字塔小波分解圖像，得到局部相位一致圖像，最后通過加權(quán)平均局部相位一致圖作為最終的圖像銳化測度。上述方法都是已知失真類型，且只針對(duì)一種失真類型。另一種目前文獻(xiàn)報(bào)道較好的方法是基于Contourlet域統(tǒng)計(jì)模型的無參考型質(zhì)量評(píng)價(jià)方法“曾凱，無參考型自然圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法研究，西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文， 2009，pp. 21-32”。該方法利用Contourlet變換系數(shù)間非線性依賴性的變化來度量圖像質(zhì)量。論文作者給出了該方法用于JPEG2000壓縮、JPEG壓縮、白噪聲、高斯模糊和!^stfading 五種失真類型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，相對(duì)其它只能應(yīng)用于一種或兩種失真類型的評(píng)價(jià)方法已有較大提高，但該方法在JPEG和白噪聲失真上效果非常差，實(shí)際上只能算是可應(yīng)用于三種失真類型(JPEG2000壓縮、高斯模糊和Fastfading)，為此發(fā)展更好更可靠的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法就顯得更有價(jià)值。

發(fā)明內(nèi)容
現(xiàn)有無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法要么已知失真類型，要么僅適用于有限的失真類型，且與主觀評(píng)價(jià)方法一致性有限，本發(fā)明的目的是為了克服這一局限，提出一種針對(duì)多種失真類型有效的基于小波變換多分辨率預(yù)測的無參考圖像質(zhì)量測度，實(shí)現(xiàn)可靠的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。按照本發(fā)明提供的技術(shù)方案，所述基于小波變換多分辨率預(yù)測的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，根據(jù)失真在不同分辨率下引起視覺敏感系數(shù)的不同，同時(shí)結(jié)合自然場景統(tǒng)計(jì) (NSS)模型和小波多尺度變換子帶能量在對(duì)數(shù)域的線性分布規(guī)律，利用失真條件下變化緩慢的高尺度子帶能量預(yù)測理想圖像的低尺度子帶能量，然后通過預(yù)測值和實(shí)際值之間的差異來評(píng)價(jià)失真圖像質(zhì)量，同時(shí)對(duì)一些不適用失真類型進(jìn)行能量補(bǔ)償。具體過程如下(1)選取幅高質(zhì)量的理想圖像，對(duì)這些理想圖像進(jìn)行小波變換，然后分別計(jì)算小波變換各尺度各方向的平均能量MEs,。
權(quán)利要求
1.基于小波變換多分辨率預(yù)測的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征是根據(jù)小波多尺度變換子帶能量在對(duì)數(shù)域的線性分布規(guī)律，利用失真條件下變化緩慢的高尺度子帶能量預(yù)測理想圖像的低尺度子帶能量，然后通過預(yù)測值和實(shí)際值之間的差異來評(píng)價(jià)失真圖像質(zhì)量， 過程如下(1)選取幅高質(zhì)量的理想圖像，對(duì)這些理想圖像進(jìn)行小波變換，然后分別計(jì)算小波變換各尺度各方向的平均能量MEs,。
全文摘要
本發(fā)明公開一種基于小波變換多分辨率預(yù)測的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。其步驟包括(1)選取理想圖像，計(jì)算小波變換后各尺度各方向的平均能量；(2)利用各尺度能量特征之間的近似線性關(guān)系，建立預(yù)測模型；(3)根據(jù)預(yù)測模型，利用失真圖像的高尺度子帶平均能量去預(yù)測理想圖像低尺度的子帶平均能量；(4)適當(dāng)調(diào)整失真很嚴(yán)重圖像所預(yù)測的平均能量；(5)補(bǔ)償噪聲失真圖像的能量；(6)補(bǔ)償JPEG失真類型圖像的能量；(7)結(jié)合人類視覺系統(tǒng)特性，構(gòu)建無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)尺度。本發(fā)明無需主觀得分訓(xùn)練，與主觀評(píng)價(jià)高度一致，能夠適用于多種失真類型，可用于對(duì)圖像視頻處理方法有效性進(jìn)行檢測。
文檔編號(hào)H04N7/32GK102572499SQ20101057520
公開日2012年7月11日 申請(qǐng)日期2010年12月7日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月7日
發(fā)明者吉訓(xùn)生, 吳小俊, 周麗明, 李朝鋒, 桑慶兵, 金波 申請(qǐng)人:江南大學(xué)