[发明专利]一种基于局部二值模式的全参考图像质量评价方法在审

专利信息
申请号: 201410826667.7 申请日: 2014-12-25
公开(公告)号: CN104574381A 公开(公告)日: 2015-04-29
发明(设计)人: 崔子冠;干宗良;唐贵进;刘峰;朱秀昌 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 南京知识律师事务所 32207 代理人: 汪旭东
地址: 210003 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于局部二值模式的全参考图像质量评价方法,该方法读入参考图像与失真图像,做灰度化处理以去除彩色信息,仅保留亮度分量进行后续处理;为减小计算复杂度,对亮度分量进行简单的2×2平均低通滤波,之后在像素域进行1/2的空间下采样,获得宽高均为输入图像尺寸一半的对应图像进行质量分析;计算空间下采样后的参考图像与失真图像在每一像素位置的局部二值模式(LBP)值;计算参考图像与失真图像每一像素位置上的LBP值差异;最后通过统计所有像素位置上LBP值差异的算术平均来获得失真图像的质量评价分。
搜索关键词: 一种 基于 局部 模式 参考 图像 质量 评价 方法
【主权项】:
一种基于局部二值模式的全参考图像质量评价方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:读入参考图像与失真图像;步骤2:将参考图像与失真图像进行灰度化处理以去除彩色信息,仅保留亮度分量进行后续的图像质量分析;步骤3:对参考图像与失真图像的亮度分量进行简单的2×2平均低通滤波,2×2平均低通滤波器定义如下:<mrow><msub><mi>T</mi><mi>ave</mi></msub><mo>=</mo><mfenced open='[' close=']'><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn><mo>/</mo><mn>4</mn></mtd><mtd><mn>1</mn><mo>/</mo><mn>4</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn><mo>/</mo><mn>4</mn></mtd><mtd><mn>1</mn><mo>/</mo><mn>4</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>对平均低通滤波后的图像宽度与高度在像素域进行1/2的空间下采样,得到宽高均为输入图像尺寸一半的对应参考图像R与对应失真图像D进行后续质量分析;步骤4:对上述步骤3得到的空间下采样后的参考图像R与失真图像D,分别计算每一像素位置上的局部二值模式,即:LBP值;采用的LBP模式是近似半径为2的8邻域模式,即P8R2模式;在计算中心像素的LBP模式值时共涉及周围12个像素,分别包括左、下、右、上距离为2的4个像素,以及左下、右下、右上、左上的8个像素;计算中心像素的LBP模式值时需要确定LBP编码的起始位置和顺序;采用中心像素左边为起始位置,顺序为逆时针,权值依次为2i,i∈{7,6,5,4,3,2,1,0};步骤5:计算参考图像R与失真图像D每一像素位置上的LBP值差异的绝对值,计算公式如下:<mrow><msubsup><mi>LBP</mi><mrow><mi>R</mi><mo>-</mo><mi>D</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msubsup><mo>=</mo><mo>|</mo><msubsup><mi>LBP</mi><mi>R</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>LBP</mi><mi>D</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msubsup><mo>|</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中分别表示参考图像R与失真图像D在像素位置为(i,j)的LBP模式值,则表示参考图像R与失真图像D在像素位置为(i,j)的LBP模式值差异的绝对值;步骤6:计算参考图像R与失真图像D所有像素位置上LBP值差异绝对值的算术平均来获得失真图像的质量评价分S,其公式为:<mrow><mi>S</mi><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mi>M</mi><mo>&times;</mo><mi>N</mi></mrow></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>M</mi></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><msubsup><mi>LBP</mi><mrow><mi>R</mi><mo>-</mo><mi>D</mi></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msubsup><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>S值越小,表示参考图像R与失真图像D所有像素位置上的平均局部结构变化越小,失真图像的质量越好。
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