[发明专利]一种基于相对梯度的图像质量客观评价方法

说明书

本发明公开了一种基于相对梯度的图像质量客观评价方法，其获取参考图像和失真图像各自的梯度幅值图像和梯度相位图像；然后获取参考图像和失真图像各自的水平梯度均值图像、垂直梯度均值图像和梯度相位均值图像；再根据参考图像和失真图像各自的水平梯度图像、垂直梯度图像、水平梯度均值图像、垂直梯度均值图像，获得各自的梯度相对幅值图像；根据各自的梯度相位图像和梯度相位均值图像，获得各自的梯度相对相位图像；最后根据两者的梯度幅值图像、梯度相对幅值图像、梯度相对相位图像，计算失真图像的客观质量评价分；优点是能考虑到失真图像的相对梯度信息改变对其质量的影响，从而能够提高客观质量评价结果与人眼主观感知之间的相关性。

技术领域

本发明涉及一种图像质量评价方法，尤其是涉及一种基于相对梯度的图像质量客观评价方法。

背景技术

图像是人类获取信息的重要途径，图像质量表示图像向人或设备提供信息的能力，直接关系着所获取信息的充分性与准确性。然而，图像在获取、处理、传输和存储的过程中，由于各种因素影响将不可避免的产生降质问题，这给信息的获取或图像的后期处理带来了极大困难。因此，建立有效的图像质量评价机制非常重要，如在图像去噪、图像融合等处理过程中可用于各种算法的性能比较、参数选择；在图像编码与通信领域可用于指导整个图像的传输过程并评估系统性能。

图像质量评价方法可以分为两类：主观评价方法和客观评价方法，前者是由观察者对图像质量进行评分，得到平均评价分用以衡量图像质量；后者利用数学模型计算图像质量。主观评价方法的实验结果比较可靠，但费时费力。客观评价方法又可分为三类：全参考图像质量评价方法、半参考图像质量评价方法和无参考图像质量评价方法。传统的全参考图像质量评价方法如PSNR等指标，由于计算复杂度低、数学意义清晰，在图像处理与编码等技术中得到了广泛应用，但是，其是基于像素误差统计的评价方法，没有充分地考虑像素间的相关性和人眼视觉特性，因此不能很好地反映人对图像的主观感受。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于相对梯度的图像质量客观评价方法，其能够考虑到失真图像的相对梯度信息改变对其质量的影响，从而能够提高客观质量评价结果与人眼主观感知之间的相关性。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：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；