[发明专利]一种基于相对梯度的图像质量客观评价方法

权利要求书

1.一种基于相对梯度的图像质量客观评价方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤①：令{I_o(i,j)}表示宽度为W且高度为H的参考图像，并令{I_d(i,j)}表示{I_o(i,j)}经失真处理后得到的失真图像，其中，1≤i≤W，1≤j≤H，I_o(i,j)表示{I_o(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，I_d(i,j)表示{I_d(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

步骤②：计算{I_o(i,j)}的水平梯度图像和垂直梯度图像，对应记为{G_{x_o}(i,j)}和{G_{y_o}(i,j)}，其中，G_{x_o}(i,j)表示{I_o(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的水平梯度，亦表示{G_{x_o}(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，G_{y_o}(i,j)表示{I_o(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的垂直梯度，亦表示{G_{y_o}(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

同样，计算{I_d(i,j)}的水平梯度图像和垂直梯度图像，对应记为{G_{x_d}(i,j)}和{G_{y_d}(i,j)}，其中，G_{x_d}(i,j)表示{I_d(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的水平梯度，亦表示{G_{x_d}(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，G_{y_d}(i,j)表示{I_d(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的垂直梯度，亦表示{G_{y_d}(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

步骤③：根据{G_{x_o}(i,j)}和{G_{y_o}(i,j)}，获取{I_o(i,j)}的梯度幅值图像和梯度相位图像，对应记为{M_o(i,j)}和{P_o(i,j)}，其中，M_o(i,j)表示{M_o(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，P_o(i,j)表示{P_o(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

同样，根据{G_{x_d}(i,j)}和{G_{y_d}(i,j)}，获取{I_d(i,j)}的梯度幅值图像和梯度相位图像，对应记为{M_d(i,j)}和{P_d(i,j)}，其中，M_d(i,j)表示{M_d(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，P_d(i,j)表示{P_d(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

步骤④：根据{G_{x_o}(i,j)}，获取{I_o(i,j)}的水平梯度均值图像，记为其中，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

同样，根据{G_{y_o}(i,j)}，获取{I_o(i,j)}的垂直梯度均值图像，记为其中，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

根据{G_{x_d}(i,j)}，获取{I_d(i,j)}的水平梯度均值图像，记为其中，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

根据{G_{y_d}(i,j)}，获取{I_d(i,j)}的垂直梯度均值图像，记为其中，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

根据{P_o(i,j)}，获取{I_o(i,j)}的梯度相位均值图像，记为其中，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

根据{P_d(i,j)}，获取{I_d(i,j)}的梯度相位均值图像，记为其中，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

步骤⑤：根据{G_{x_o}(i,j)}、{G_{y_o}(i,j)}、和获取{I_o(i,j)}的梯度相对幅值图像，记为并根据{P_o(i,j)}和获取{I_o(i,j)}的梯度相对相位图像，记为其中，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

同样，根据{G_{x_d}(i,j)}、{G_{y_d}(i,j)}、和获取{I_d(i,j)}的梯度相对幅值图像，记为并根据{P_d(i,j)}和获取{I_d(i,j)}的梯度相对相位图像，记为其中，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；

步骤⑥：根据{M_o(i,j)}和{M_d(i,j)}、和和计算{I_d(i,j)}的客观质量评价分，记为Q，其中，C₁、C₂和C₃均为用于防止分母为0的系数，C₁、C₂和C₃的取值为较小的正数。