[发明专利]一种面向水下图像集的一致性增强质量评价方法

说明书

本发明涉及一种面向水下图像集的一致性增强质量评价方法，包括以下步骤：使用现有的质量评价准则对水下图像集中的一幅原始图像进行质量评价；将所述原始图像通过图像质量增强算法得到增强后的图像，并使用上述现有的质量评价准则对增强后的图像进行质量评价，根据两个质量评价结果计算CEQA_i值，重复上述步骤得到该水下图像集中所有图像的CEQA_i值，并找出其中的最大值、最小值和平均值，最后利用这些值及权重系数得到上述图像质量增强算法在上述质量评价准则下对于此水下图像集的CEQA_有效值。本发明可以为面向水下图像集的各种图像质量增强算法与质量评价准则提供一个一致性增强性能的评价体系。

技术领域

本发明涉及水下图像质量评价技术领域，特别是涉及一种面向水下图像集的一致性增强质量评价方法。

背景技术

随着水下资源的不断开发与利用，水下图像的获取与质量增强变得越来越重要，水下图像质量增强算法不断更新，图像增强算法的评价是建立在图像质量评价的基础之上，如果图像增强前后的图像质量有一定的提高，那么该图像增强算法的使用是有益处的。但由于目前水下图像质量评价标准不够完善，现有的图像质量评价方法无法提供一个合理统一的评价体系，来说明学者新提出的水下图像质量增强算法具有更好的鲁棒性和增强性。根据实施评价的主体不同，图像质量评价方法可以分为主观评价方法和客观评价方法，前者一般需要众多测试人员参与，分别对图像进行打分，用统计值作为图像质量的得分，十分耗时且人力投入较大，在水下图像集较大时，主观评价方法的可操作性极差；后者是通过软件实现图像质量的自动打分，效率高易操作，是目前的主流方法。

而目前比较经典的水下图像质量客观评价准则有UCIQE、PCQI和熵等。UCIQE(underwater colour image quality evaluation)法是Yang和Arcot提出的，是目前应用最广泛的水下图像质量评价准则，UCIQE准则通过线性组合饱和度、色度与对比度来量化的对水下图像的模糊、非均匀色差和对比度进行评估。UCIQE准则首先将RGB颜色空间的水下图像转换到CIELab颜色空间，实现从计算机视觉像人眼视觉的转换；再计算水下图像的饱和度、色度与对比度；最后得到UCIQE值。基于块的对比度质量指数(patch-based contrastquality index,PCQI)准则在对比度变化的人类感知方面，给出了准确的预测。提出的准则不仅能够预测图像的整体对比度质量，而且能够产生一个质量图，该图表明在整体空间中的局部质量变化。PCQI值越高，说明该图像质量增强算法更好的平衡了被增强的水下图像的色度、饱和度和对比度。香农(Shannon)于1984年提出信息熵，将热力学概率扩展到系统中各个信息源信号出现的概率。通常情况下，信息熵越大，信息的无序度越高，说明其包含的信息量越大。也就是说，越高的熵值说明该质量增强算法更加有效地减少了图像信息丢失，并更好的增加了有价值的信息。

现有的具有代表性的水下图像质量增强算法，通常在论述自己所提算法更具优势时，采用现有的质量评价算法的平均值作为论证，以平均值最好来说明其质量增强算法更好。但是根据大量实验比较得出，这些质量增强算法只能在水下图像集较小时得到较高的质量平均值，当水下图像集变大，其质量评价得出的平均值波动较大，无法说明该质量增强算法具有更好的性能。并且实验数据表明，其质量增强算法增强后的图像质量评价分数不能一致性的高于原图像的质量评价分数，也就是说，现有的图像质量增强算法只能增强部分图像的性能，无法对所有图像进行增强，那么如果将这样的质量增强算法应用到实际操作中，将会存在非常大的误差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种面向水下图像集的一致性增强质量评价方法，可以为各种质量增强算法与质量评价准则提供一个一致性增强性能的评价体系。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种面向水下图像集的一致性增强质量评价方法，包括以下步骤：

(1)使用现有的质量评价准则对水下图像集中的一幅原始图像I_i进行质量评价，得到一个质量分数α_i；