[发明专利]一种基于稀疏局部保持投影的全参考屏幕图像质量评价方法

说明书

本发明公开一种基于稀疏局部保持投影的全参考屏幕图像质量评价方法，该方法通过将输入屏幕图像分解成文本图像块和自然图像块，再对文本图像块和自然图像块分别提取转换矩阵，利用转换矩阵分别提取出变换系数，并计算参考图像和失真图像之间的文本图像块变换系数相似度和自然图像块变换系数相似度，加权文本图像块变换系数相似度和自然图像块变换系数相似度，得到总的图像相似度，作为图像质量评价结果；本发明通过将一幅屏幕图像分成文本图像块和自然图像块，分别对自然图像块和文本图像块构建变换矩阵，并用变换矩阵提取变换系数进行全参考图像质量评价，提高了全参考屏幕图像质量评价的精度。

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种基于稀疏局部保持投影的全参考屏幕图像质量评价方法。

背景技术

图像质量评价是图像处理领域的关键问题，图像质量评价方法根据是否有人的参与可分成主观图像质量评价方法和客观图像质量评价方法。主观图像质量评价方法由人对图像进行打分，评价结果精确，但评价过程复杂，耗时时间长，难以得到实时应用。客观图像质量评价方法无需人的参与，通过特定的计算机算法自动预测图像质量，根据是否使用原始无失真图像作为参考，可将图像质量评价方法分成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。全参考算法使用参考图像的所有信息预测图像质量，半参考图像质量评价方法采用参考图像的部分信息进行图像质量预测，无参考图像质量评价方法不使用参考图像的任何信息进行图像质量评价。现有的全参考图像质量评价方法主要针对普通图像，而针对屏幕图像的研究相对较少，由于屏幕图像包含有文字和自然图像等内容，因此对屏幕图像进行全参考图像质量评价更具有挑战性。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于稀疏局部保持投影的全参考屏幕图像质量评价方法，该方法预测效果精确，具体技术方案如下：

一种基于稀疏局部保持投影的全参考屏幕图像质量评价方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤一：将输入图像集随机分成训练图像集和测试图像集；

步骤二：将训练图像集和测试图像集中的参考图像和失真图像均进行灰度变换，即将彩色图像变换成灰度图像；

步骤三：首先对训练图像集中的所有灰度图像进行亮度归一化处理，得到归一化亮度图像Y，采用公式如下：

其中，(i,j)为某一像素在灰度图像中的坐标，ω为大小为(2K+1)×(2K+1)，均值为0，方差为1的二维高斯滤波器，L(i,j)为灰度图像在(i,j)处的灰度取值，μ_S(i,j)为灰度图像进行高斯滤波后在(i,j)处的均值，σ_S(i,j)为灰度图像进行高斯滤波后在(i,j)处的标准差，滤波器的高度和宽度都为2K+1，其中C₀为避免分母为0而设的常数；

步骤四：将归一化亮度图像Y分解成I个大小为N×N的图像块，并将每个图像块按行扫描顺序展开成归一化亮度图像块向量Y_i，其中其中0≤i≤I-1；

步骤五：将归一化亮度图像块向量Y_i的取值范围等分成A个分组，并统计Y_i的取值位于第i个分组中的概率p_m(i)，根据概率p_m(i)计算每一个图像块向量Y_i的归一化亮度熵H_m，计算公式如下：

其中0≤m≤I-1，A为分组的个数，H_m为第m个图像块的归一化亮度熵，p_m(i)为第m个图像块中第i个分组的概率分布；