[发明专利]一种基于区域差异的屏幕图像质量评估方法

权利要求书

1.一种基于区域差异的屏幕图像质量评估方法，其特征在于，包括：

S1：获取参考屏幕图像的数据库，进行局部归一化处理；

S2：计算S1中参考屏幕图像的活跃度，并根据参考屏幕图像活跃度的高低，生成区分文本区域和图形区域的二值索引图；

S3：根据S2中的二值索引图将参考屏幕图像分割成文本块和图形块两种类型的图像块；

S4:使用端到端卷积神经网络，将S3中的若干图像块作为训练集及验证集训练卷积神经网络，其中端到端卷积神经网络的输入为图像块、输出为预测的质量分数，卷积神经网络经过若干图像块的训练及验证，得到一个稳定收敛的图像块质量分数预测模型，分别使用文本块和图形块输入到图像块质量分数预测模型中进行训练，得到用于预测文本区域得分的文本卷积神经网络模型和用于预测图形区域得分的图形卷积神经网络模型；

S5：将待测试的失真屏幕图像中的文本块和图形块分别用其相对应的卷积神经网络模型进行预测评估，得到每个图像块的质量分数，将原失真屏幕图像中的每个像素点都以其所得的图像块的质量分数进行赋值，得到质量图；

S6:根据屏幕图像活跃度赋给失真屏幕图像视觉差异区域不同的权重，再将S5中得到的质量图进行加权融合，最终得到该失真屏幕图像的预测得分。

2.根据权利要求1所述的一种基于区域差异的屏幕图像质量评估方法，其特征在于，所述S1中进行局部归一化处理采用的方法为：

其中i,j分别表示参考屏幕图像的长宽索引，表示归一化值，I(i,j)表示该像素点的灰度值，μ(i,j)表示局部均值，σ(i,j)为局部方差，C为常数。

3.根据权利要求1所述的一种基于区域差异的屏幕图像质量评估方法，其特征在于，所述S2中计算参考屏幕图像活跃度采用的方法为：

其中L(i,j)为参考屏幕图像活跃度，ε为权重因子，E(i,j)表示像素与其左下方像素和右下方像素的差值平方和，F(i,j)表示像素水平方向相邻的两个像素和垂直方向相邻的两个像素的差值平方和。

4.根据权利要求3所述的一种基于区域差异的屏幕图像质量评估方法，其特征在于，先以点为单位计算参考屏幕图像的活跃度，再以非重叠的矩阵为单位计算参考屏幕图像局部平均活跃度，根据参考屏幕图像局部平均活跃度的高低分为两类，再按照1或0保存，生成二值索引图，其中参考屏幕图像局部平均活跃度的计算方式为：

其中m和n分别代表非重叠的矩阵的长度和宽度，L(i,j)为像素点(i,j)的活跃度值。

5.根据权利要求1所述的一种基于区域差异的屏幕图像质量评估方法，其特征在于，所述S4中的卷积神经网络为六层神经网络，具有四个隐藏层、一个输入层和一个输出层，所述四个隐藏层分别为卷积层、池化层、第一全连接层和第二全连接层。

6.根据权利要求5所述的一种基于区域差异的屏幕图像质量评估方法，其特征在于，所述文本卷积神经网络模型和图形卷积神经网络模型以图像块作为输入，所述卷积层的输出作为池化层的输入，所述第一全连接层和第二全连接层均位于池化层之后，其中第一全连接层采用Relu激活函数，第二全连接层采用线性回归得到图像块的预测分数。

7.根据权利要求1所述的一种基于区域差异的屏幕图像质量评估方法，其特征在于，所述S6中根据屏幕图像活跃度赋给屏幕图像视觉差异区域不同的权重的方式如下：

8.根据权利要求7所述的一种基于区域差异的屏幕图像质量评估方法，其特征在于，所述S6中加权融合的方法为：

其中M与N表示失真屏幕图像的长度和宽度，W(i,j)表示权重图，Q(i,j)表示质量图，经过计算得到整个失真屏幕图像的评估得分Score。