[发明专利]图像质量评价方法及装置

说明书

本发明提供了一种图像质量评价方法及装置，涉及图像处理技术领域。本申请实施例中，在基于非负矩阵分解的图像质量评价方法基础上，利用高斯混合模型刻画图像的统计分布特性，设计基于互信息的视觉内容权重，提高了图像质量评价方法的鲁棒性和稳定性。并综合非负矩阵分解技术和视觉内容权重，构建了图像质量评测函数模型，以改善图像质量评价方法的主客观一致性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种图像质量评价方法及装置。

背景技术

随着成像、多媒体通信技术的快速发展，图像质量评价在诸如图像传输、压缩、图像恢复及数字水印等领域有着越来越重要的应用价值。由于图像通常经受一定程度的失真，如加性噪声、数据压缩、几何变形、运动模糊等造成的图像失真。那么对图像质量进行客观地评价，并对图像处理系统中的算法参数进行优化配置、失真因素分析或图像修复等，进而获取高质量的图像信号，为后续的图像理解奠定良好的基础。但现有的图像质量评价方法与人眼对图像的视觉感知特点并不一致，使得在评价图像质量过程中容易出现过拟合现象。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种图像质量评价方法及装置。

本发明提供的技术方案如下：

第一方面，本发明提供了一种图像质量评价方法，该方法包括：

获得参考图像和失真图像；

使用高斯混合模型对所述参考图像和所述失真图像的小波系数进行建模；

对所述参考图像和所述失真图像分别进行非负矩阵分解，分别获得所述参考图像分解后的基矩阵和所述失真图像分解后的基矩阵；

计算所述参考图像的基矩阵和所述失真图像的基矩阵之间的相似度；

使用视觉内容权重和相似度向量信息，采用支持向量回归方法，将相似度向量信息和图像主观质量分数作为输入，建立从所述输入图像到图像客观质量分数的映射关系；

基于所述映射关系，构建图像质量分数评价函数，通过所述图像质量分数评价函数评价图像的质量。

第二方面，本发明提供了一种图像质量评价装置，包括：

图像输入模块，用于获得参考图像和失真图像；

建模模块，用于使用高斯混合模型对所述参考图像和所述失真图像的小波系数进行建模；

非负矩阵分解模块，用于对所述参考图像和所述失真图像分别进行非负矩阵分解，分别获得所述参考图像分解后的基矩阵和所述失真图像分解后的基矩阵；

相似度计算模块，用于计算所述参考图像的基矩阵和所述失真图像的基矩阵之间的相似度；

映射关系建立模块，用于使用视觉内容权重和相似度向量信息，采用支持向量回归方法，将相似度向量信息和图像主观质量分数作为输入，建立从所述输入图像到图像客观质量分数的映射关系；

函数构建模块，用于基于所述映射关系，构建图像质量分数评价函数，通过所述图像质量分数评价函数评价图像的质量。

在本申请实施例中，在基于非负矩阵分解的图像质量评价方法基础上，利用高斯混合模型刻画图像的统计分布特性，设计基于互信息的视觉内容权重，提高了图像质量评价方法的鲁棒性和稳定性。并综合非负矩阵分解技术和视觉内容权重，构建了图像质量评测函数模型，以改善图像质量评价方法的主客观一致性。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明