專利名稱：一種圖像客觀質(zhì)量評價方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像質(zhì)量評價方法，尤其是涉及一種圖像客觀質(zhì)量評價方法。
背景技術(shù)：
圖像在采集、壓縮、存儲、傳輸和重建等領(lǐng)域中都會涉及到圖像質(zhì)量評價。而實時 圖像處理技術(shù)需要一種低復(fù)雜度、易硬件實現(xiàn)又能結(jié)合人眼特性的圖像質(zhì)量評價方法。圖 像質(zhì)量評價方法可分為主觀評價方法和客觀評價方法。主觀評價方法是一種比較可靠的評 價方法，但主觀評價方法耗時、費力又無法實時操作，故需設(shè)計合理的客觀評價方法?？陀^ 評價方法采用數(shù)學(xué)模型評價圖像質(zhì)量，其具有速度快、易實現(xiàn)、可嵌入等優(yōu)點。圖像結(jié)構(gòu)的 改變會導(dǎo)致圖像質(zhì)量的下降，而圖像結(jié)構(gòu)改變的一種表現(xiàn)形式是梯度相位和梯度幅值的改 變，現(xiàn)有客觀評價方法沒有充分結(jié)合人眼視覺特性，或是只考慮梯度幅值的變化對圖像質(zhì) 量的影響，或是只考慮梯度相位的變化對圖像質(zhì)量的影響，導(dǎo)致最終的客觀評價結(jié)果與主 觀感知的相關(guān)性較差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種能夠綜合考慮失真圖像的梯度幅值和梯 度相位信息的改變對失真圖像質(zhì)量的影響，可有效提高客觀質(zhì)量評價結(jié)果與人眼主觀感知 的相關(guān)性的圖像客觀質(zhì)量評價方法。本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為一種圖像客觀質(zhì)量評價方法，其 特征在于包括以下步驟①將尺寸為WXH的參考圖像表示為{I。(i，j) I 1 ^ i ^ W, 1 ^ j彡H}，將尺寸為 WXH的失真圖像表示為{Id(i，j) 11彡i彡W，1彡j彡H}，其中，W表示參考圖像和失真圖 像的寬度，H表示參考圖像和失真圖像的高度，I。(i，j)表示參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j) 的像素點的像素值，Id(i，j)表示失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的像素值；②對參考圖像和失真圖像進(jìn)行聯(lián)合的區(qū)域劃分，將參考圖像和失真圖像劃分為邊 緣區(qū)域、紋理區(qū)域和平坦區(qū)域三類區(qū)域，記邊緣區(qū)域為艮，記紋理區(qū)域為&，記平坦區(qū)域為 &，區(qū)域劃分后參考圖像和失真圖像中坐標(biāo)位置同為(i，j)的像素點屬于同一類區(qū)域；③利用梯度算子計算參考圖像{I。(i，j)}的水平梯度圖像和垂直梯度圖像，分別 記為{Gx。(i，j)}和{Gy。(i，j)}，其中，Gx。(i，j)表示參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像 素點的水平梯度幅值，Gy。(i，j)表示參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的垂直梯度幅 值；然后根據(jù)參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的梯度方向和梯度幅值對參考圖像進(jìn) 行量化編碼，量化編碼的具體過程為當(dāng)Gx。(i，j) >0且Gy。(i，j) >0且|Gx。(i，j)| > |Gy。(i，j)|時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為0000;當(dāng)Gx。(i， j) >0 j.Gyo(i, j) >0且 IGx。(i，j)彡 |Gy。(i，j)時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j) 的像素點的相位量化編碼為1000 ；當(dāng)Gx。(i，j) <0且6”(1，力>0且|Gx。(i，j)| ( I Gy 。(i，j) I時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為1100 ；當(dāng)Gx。(i，j)<0且Gy。(i，j) >0且|Gx。(i，j)| > |Gy—。(i，j)時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像 素點的相位量化編碼為1110 ；當(dāng)Gx。(i，j) <0且、。(1，力<0且|Gx。(i，j)| > |Gy。(i， j) I時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為1111 ；當(dāng)Gx。(i，j) <0 且Gy。(i，j) <0且|Gx。(i，j) I彡|Gy—。(i，j) I時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點 的相位量化編碼為 0111 ；當(dāng) Gx。(i，j) > 0 且 Gy。(i，j) < 0 且 |GX。(i，j) I 彡 |Gy。(i，j) 時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為0011 ；當(dāng)Gx。(i，j) >0且 。(i，j) <0且|Gx。(i，j)| > |Gy。(i，j)|時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相 位量化編碼為0001，其中，符號“ 11 ”表示取絕對值符號；④利用梯度算子計算失真圖像{Id(i，j)}的水平梯度圖像和垂直梯度圖像，分別 記為{Gx d(i，j)}和{Gy d(i，j)}，其中，Gx d(i，j)表示失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像 素點的水平梯度幅值，Gy d(i，j)表示失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的垂直梯度幅 值；然后根據(jù)失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的梯度方向和梯度幅值對失真圖像進(jìn) 行量化編碼，量化編碼的具體過程為當(dāng)Gx d(i，j) >0且Gyd(i，j) >0且|Gxd(i，j)| > |Gy d(i，j)|時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為0000;當(dāng)Gx d(i， j) >0且Gyd(i，j) >0且Gxd (i, j) ( |Gyd(i，j)時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j) 的像素點的相位量化編碼為1000 ；當(dāng)Gx d(i，j) <0且6^(1，力>0且|Gxd(i，j)| ( I Gy d(i，j) I時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為1100 ；當(dāng)Gx d(i，j) <0且Gyd(i，j) >0且|Gxd(i，j)| > |Gy—d(i，j)時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像 素點的相位量化編碼為 1110 ；當(dāng) Gx d(i，j) < 0 且 Gy d(i，j) < 0 且 |Gxd(i，j) I > |Gyd(i， j) I時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為1111 ；當(dāng)Gx d(i，j) <0 且Gyd(i，j) <0且|Gxd(i，j) I彡|Gyd(i，j) I時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點 的相位量化編碼為 0111 ；當(dāng) Gx d(i，j) > 0 且 Gy d(i，j) < 0 且 |GX d(i，j) I 彡 Gy d (i, j) 時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為0011 ；當(dāng)Gxd(i，j) >0且 d(i，j) <0且|Gx d(i，j)| > |Gy—d(i，j)時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相 位量化編碼為0001 ；⑤計算參考圖像和失真圖像的邊緣區(qū)域&中所有像素點的漢明距離之和，記為 HDre ,HDre =^[C°RE(iJ) CdRE(iJ)]，其中，％(/,_/+)表示參考圖像的邊緣區(qū)域&中坐標(biāo)位
置為(i，j)的像素點的相位量化編碼，表示失真圖像的邊緣區(qū)域&中坐標(biāo)位置為 (i，j)的像素點的相位量化編碼，符號“θ”表示異或運算符；計算參考圖像和失真圖像的 紋理區(qū)域&中所有像素點的漢明距離之和，記為ffl^，
權(quán)利要求
1. 一種圖像客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于包括以下步驟①將尺寸為WXH的參考圖像表示為{I。(i，j)|1彡i^ j彡H}，將尺寸為WXH 的失真圖像表示為{Id(i，j) 11 ^ i ^ W, 1 ^ j彡H}，其中，W表示參考圖像和失真圖像的 寬度，H表示參考圖像和失真圖像的高度，I。(i，j)表示參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像 素點的像素值，Id(i，j)表示失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的像素值；②對參考圖像和失真圖像進(jìn)行聯(lián)合的區(qū)域劃分，將參考圖像和失真圖像劃分為邊緣區(qū) 域、紋理區(qū)域和平坦區(qū)域三類區(qū)域，記邊緣區(qū)域為艮，記紋理區(qū)域為&，記平坦區(qū)域為&，區(qū) 域劃分后參考圖像和失真圖像中坐標(biāo)位置同為(i，j)的像素點屬于同一類區(qū)域；③利用梯度算子計算參考圖像U。(i，j)}的水平梯度圖像和垂直梯度圖像，分別記為 {Gx。(i，j)}和{Gy。(i，j)}，其中，Gx。(i，j)表示參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的 水平梯度幅值，Gy。(i，j)表示參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的垂直梯度幅值 ’然 后根據(jù)參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的梯度方向和梯度幅值對參考圖像進(jìn)行量 化編碼，量化編碼的具體過程為當(dāng)Gx。(i，j) >0且Gy。(i，j) >0且|Gx。(i，j) I > |Gy 。(i，j) I時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為0000 ；當(dāng)Gx。(i，j) >0且Gy。(i，j) >0且|Gx。(i，j)|彡|Gy—。(i，j)時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像 素點的相位量化編碼為1000 ；當(dāng)Gx。(i，j) < 0且Gy。(i，j) > 0且|Gx。(i，j) I彡|Gy。(i， j) I時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為1100 ；當(dāng)Gx。(i，j) < 0 且Gy。(i，j) >0且|Gx。(i，j) I > |Gy—。(i，j) I時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點 的相位量化編碼為 1110 ；當(dāng) Gx。(i，j) < 0 且 Gy。(i，j) < 0 且 |GX。(i，j) I > |Gy。(i，j) 時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為1111 ；當(dāng)Gx。(i，j) <0且 。(i，j) <0且|Gx。(i，j)|彡|Gy。(i，j)|時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相 位量化編碼為 0111 ；當(dāng) Gx。(i，j) >0 J.Gy o(i,j) <0 5. |GX 0(i,j)彡 Gy—。(i，j)時，參 考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為0011 ；當(dāng)Gx。(i，j) > 0且Gy。(i， j) <0且|Gx。(i，j)| > |Gy。(i，j)|時，參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量 化編碼為0001，其中，符號“ 11 ”表示取絕對值符號；④利用梯度算子計算失真圖像{Id(i，j·)}的水平梯度圖像和垂直梯度圖像，分別記為 {Gx d(i，j)}和{Gy d(i，j)}，其中，Gx d(i，j)表示失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的 水平梯度幅值，Gy d(i，j)表示失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的垂直梯度幅值 ’然 后根據(jù)失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的梯度方向和梯度幅值對失真圖像進(jìn)行量 化編碼，量化編碼的具體過程為當(dāng)Gxd(i，j) >0且Gyd(i，j) >0且|Gxd(i，j) I > |Gy d(i，j) I時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為0000 ；當(dāng)Gx d(i，j) >0且Gyd(i，j) >0且|Gxd(i，j)|彡|Gy—d(i，j)時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像 素點的相位量化編碼為1000 ；當(dāng)Gx d(i，j) < 0且Gy d(i，j) > 0且|Gxd(i，j) I彡|Gyd(i， j) I時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為1100 ；當(dāng)Gx d(i，j) < 0 且Gyd(i，j) >0且|Gxd(i，j) I > |Gyd(i，j) I時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點 的相位量化編碼為 1110 ；當(dāng) Gx d(i，j) < 0 且 Gy d(i，j) < 0 且 |GX d (i，j) I > Gy d (i, j) 時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為1111 ；當(dāng)Gxd(i，j) <0且 d(i，j) <0且|Gx d(i，j)|彡|Gy—d(i，j)時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相 位量化編碼為 0111 ；當(dāng) Gx d(i，j) >0 J.Gy d(i,j) <0 5. |Gx_d(i,j)彡 Gy d(i,j)時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼為0011 ；當(dāng)Gx d(i，j) > 0且Gy d(i， j) < ο且IGx d(i，j) ι > IGy d(i，j) ι時，失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量 化編碼為0001 ；⑤計算參考圖像和失真圖像的邊緣區(qū)域&中所有像素點的漢明距離之和，記， HDre =Y\C°Re (/, j) Θ Cl (/, _/+)]，其中，C°Re (/, 7+)表示參考圖像的邊緣區(qū)域&中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編碼，表示失真圖像的邊緣區(qū)域&中坐標(biāo)位置為 (i，j)的像素點的相位量化編碼，符號“φ”表示異或運算符；計算參考圖像和失真圖像 的紋理區(qū)域&中所有像素點的漢明距離之和，記為HDRr ,HDrt = Σ[(^α_/+)Φ(/,_/+)]， 其中，表示參考圖像的紋理區(qū)域&中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編 碼，( (/,_/+)表示失真圖像的紋理區(qū)域&中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的相位量化編 碼；計算參考圖像和失真圖像的平坦區(qū)域&中所有像素點的漢明距離之和，記， ffl^ =Σ
，其中，Q(U)表示參考圖像的平坦區(qū)域&中坐標(biāo)位置為 (i，j)的像素點的相位量化編碼，表示失真圖像的平坦區(qū)域&中坐標(biāo)位置為(i，j) 的像素點的相位量化編碼；⑥根據(jù)參考圖像和失真圖像的邊緣區(qū)域&中所有像素點的漢明距離之和 、紋理區(qū)域&中所有像素點的漢明距離之及平坦區(qū)域&中所有像素點的漢明距離之，對失真圖像進(jìn)行客觀質(zhì)量評價得到最終評分，記為IQA， IQA = Wre χHDre+Wrt ΧHDrt+WRs XHDRs，其中，為邊緣區(qū)域&的評價權(quán)重系數(shù)，為紋理區(qū)域&的評價權(quán)重系數(shù)，為平坦區(qū)域&的評價權(quán)重系數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種圖像客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于所述的步驟②的具 體過程為②-1、利用梯度算子計算參考圖像的梯度，記參考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點 的梯度幅值為 G。(i，j)，G。(i，j) = |Gx。(i，j) | + |Gy。(i，j) |，其中，Gx。(i，j)表示參考圖像 中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的水平梯度幅值，Gy。(i，j)表示參考圖像中坐標(biāo)位置為(i， j)的像素點的垂直梯度幅值；利用梯度算子計算失真圖像的梯度，記失真圖像中坐標(biāo)位置 為(i，j)的像素點的梯度幅值為(id(i，j)，Gd(i，j) = |GX d(i，j) | + |Gy d(i，j) I，其中，Gx d(i，j)表示失真圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的水平梯度幅值，Gy d(i，j)表示失真圖 像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點的垂直梯度幅值；②-2、根據(jù)參考圖像中的像素點的梯度幅值和失真圖像中對應(yīng)坐標(biāo)位置的像素點的 梯度幅值，將參考圖像和失真圖像中坐標(biāo)位置相同的像素點劃分到同一類區(qū)域中，對于參 考圖像中坐標(biāo)位置為(i，j)的像素點和失真圖像中坐標(biāo)位置同為(i，j)的像素點，判斷 |G。(i，j)| > \或者|Gd(i，j)| > T1是否成立，如果成立，則將參考圖像中坐標(biāo)位置為(i， j)的像素點和失真圖像中坐標(biāo)位置同為(i，j)的像素點均劃分到邊緣區(qū)域&中，否則，判 斷Mi，j) <T2且|Gd(i,j)彡T1是否成立，如果成立，則將參考圖像中坐標(biāo)位置為(i， j)的像素點和失真圖像中坐標(biāo)位置同為(i，j)的像素點均劃分到紋理區(qū)域&中，否則，再 判斷K |G。(i，j) 且|Gd(i，j)彡T1是否成立，如果成立，則將參考圖像中坐標(biāo)位 置為(i，j)的像素點和失真圖像中坐標(biāo)位置同為(i，j)的像素點均劃分到平坦區(qū)域&中，其中，T1為第一閾值，T2為第二閾值，T1 > T2。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種圖像客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于所述的第一閾值T1 =0. 12Gmax，所述的第二閾值T2 = 0. 06Gmax，其中，Gmax表示參考圖像中所有像素點的梯度幅 值中的最大值，Gmax = max{G0(i, j) |1≤i≤W，1≤jH}。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的一種圖像客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于 所述的步驟⑥中的邊緣區(qū)域&的評價權(quán)重系數(shù)=0.64，紋理區(qū)域&的評價權(quán)重系數(shù) Wrt = 0.32，平坦區(qū)域&的評價權(quán)重系數(shù)= 0.04。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種圖像客觀質(zhì)量評價方法，其特征在于所述的梯度算子為 Sobel梯度算子。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種圖像客觀質(zhì)量評價方法，首先根據(jù)參考圖像和失真圖像中各個像素點的梯度幅值信息，把參考圖像和失真圖像聯(lián)合的分為邊緣區(qū)域、紋理區(qū)域和平坦區(qū)域，然后依據(jù)每個區(qū)域中各個像素點的梯度相位和梯度幅值對參考圖像和失真圖像進(jìn)行相位量化編碼，再通過計算參考圖像和失真圖像的不同區(qū)域相位量化編碼的漢明距離，并根據(jù)人眼視覺特性對不同區(qū)域的漢明距離給予不同的權(quán)值從而得到最終的圖像質(zhì)量評價的客觀分值，由于本發(fā)明方法綜合考慮了失真圖像相對于參考圖像的梯度幅值和梯度相位的變化給失真圖像質(zhì)量造成的影響，因此根據(jù)本發(fā)明方法得出的客觀評價結(jié)果與人眼主觀感知的結(jié)果一致性好；此外，本發(fā)明方法的計算復(fù)雜度低、運行速度快。
文檔編號H04N17/02GK102075786SQ20111002217
公開日2011年5月25日 申請日期2011年1月19日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月19日
發(fā)明者周武杰, 彭宗舉, 蔣剛毅, 邵楓, 郁梅 申請人:寧波大學(xué)