[发明专利]一种基于超复数奇异值分解的图像质量评估方法

摘要

本发明属于图像处理技术领域，具体为一种基于超复数奇异值分解的彩色图像(包括彩色视频图像)质量评估方法。该方法利用超复数(四元数)直接对彩色图像建模，能够保存彩色图像的完整信息；用超复数奇异值分解提取出彩色图像固有能量特征；利用原始图像与失真图像奇异值之间的距离构造出失真映射矩阵，并使用该失真映射矩阵来评估评估彩色图像质量。这是一种全新的将图形化与数值化相结合、预测由各种噪声引入失真的彩色图像质量问题的评估测度和方法。本方法不仅能够判断图像失真等级，还能够判断出不同的失真类型，从而对彩色图像质量做出客观准确的评估。

主权项

1、一种基于超复数奇异值分解的彩色图像质量评估方法，其特征在于具体步骤如下：(1)用超复数对彩色图像建模：彩色图像由R、G、B三个分量组成，利用超复数将彩色图像表示为一个超复数矩阵：f_(q)(m，n)＝f_R(m，n)i+f_G(m，n)j+f_B(m，n)k    (1)其中f_R(m，n)，f_G(m，n)，f_B(m，n)分别代表彩色图像的R，G，B分量的元素，m和n分别代表象素所在的矩阵行和列的位置，这里R为红，G为绿，B为蓝；(2)将彩色图像分块：将彩色图像按照一定规则进行分块，对每一小块彩色图像也用一个超复数矩阵来表示；(3)对彩色图像块进行超复数奇异值分解：分别对原始彩色图像块和失真彩色图像块做超复数奇异值分解，得到的奇异值代表彩色图像固有的能量特征；(4)计算失真映射图谱：计算出每一个原始彩色图像块奇异值σ_i和其对应失真彩色图像块奇异值间的欧式距离：Di=sqrt[Σi=1n(σi-σ^i)2]---(2)]]>从而产生一幅由D_i构成的失真映射图谱，根据这些失真映射图谱的不同特点和变化趋势，区分出彩色图像不同的失真类型以及失真程度；(5)图像失真的数值化描述：根据不同的失真类型计算彩色图像奇异值差值均方根间的全局误差，最后得到一个描述图像失真的数值：M-QSVD=Σi=1(k/n)×(k/n)|Di-Dmid|(k/n)×(k/n)---(3)]]>式(3)中D_mid表示失真距离D_i的中值，k为整幅图像的尺寸，n为图像分块的尺寸。