[发明专利]基于多分辨率DCT边缘梯度统计的无参照图像模糊度评价方法

权利要求书

1.一种基于多分辨率DCT边缘梯度统计的无参照图像模糊度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)将待评价的目标图像划分为一个以上的8×8块，并将各个8×8块进行DCT变换，每个8×8块经DCT变换后得到一个包含64个DCT系数的8×8DCT矩阵；将各个8×8DCT矩阵的64个DCT系数按照从左至右、从上至下的方式进行1～64的顺序标号；其中将DCT系数1划分为第一子块、将DCT系数2划分为第二子块、将DCT系数9划分为第三子块、将DCT系数10划分为第四子块、将系数3、4、11、12一并划分为第五子块，将系数17、18、25、26一并划分为第六子块，将19、20、27、28一并划分为第七子块，将系数5、6、7、8、13、14、15、16、21、22、23、24、29、30、31、32共16个系数一并划分为第八子块、将系数33、34、35、36、41、42、43、44、49、50、51、52、57、58、59、60共16个系数一并划分为第九子块、将剩下的16个系数一并划分为第十子块；

2)将步骤1)中各个8×8DCT矩阵中相同位置的子块按照相应的位置顺序组合到一起，得到一幅与目标图像的原图像大小一致的包含三级分辨率的DCT变换图；其中每一级分辨率对应三幅大小相同的DCT系数矩阵；

3)对于每一级分辨率，将相对应的三幅DCT系数矩阵中各个相同位置的系数值进行平方求和，从而得到一副相同尺寸的能量图；

4)对每级分辨率得到的能量图采用三个不同大小的窗口进行局部最大值提取，从而得到三幅相同大小的边缘图；

5)对每幅边缘图进行横向或竖向的梯度计算，得到相对应的边缘梯度图，并对各边缘梯度图进行方差统计，得到每幅边缘梯度图的标准差S1、S2和S3；

6)计算得到模糊度值B为：B＝1/(S1*a/(S3+e)+S2*b/(S3+e))；其中a为0.8，b为0.2，e为正数。

2.根据权利要求1所述的基于多分辨率DCT边缘梯度统计的无参照图像模糊度评价方法，其特征在于，在步骤1)中，各个8×8块进行DCT变换的具体过程为：

F_c[g(x,y)]＝{D_ων(g(x,y))}

其中系数D_ων(g(x,y))对应像素g(x,y)，具体定义如下：

$D_{\mathrm{\ωv}}\left(g(x,y)\right)=\underset{(x,y)}{\mathrm{\Σ}}g(x,y)C_{\mathrm{\ωv}}(x,y;M,N)$

其中C_ων是正交基函数，M＝N＝8：

C_ων(x,y；M,N)＝c_ω(x；M)c_ν(y；N)

其中：

3.根据权利要求1所述的基于多分辨率DCT边缘梯度统计的无参照图像模糊度评价方法，其特征在于，在步骤2)中，三级分辨率分别为第一级分辨率、第二级分辨率和第三级分辨率，其中第一级分辨率为第二级分辨率的二倍，所述第一级分辨率为第三级分辨率的四倍。