[发明专利]基于方位选择特性的部分参考图像质量评价方法在审
申请号: | 201510830282.2 | 申请日: | 2015-11-24 |
公开(公告)号: | CN105389822A | 公开(公告)日: | 2016-03-09 |
发明(设计)人: | 吴金建;陈秀林;万文菲;谢雪梅;石光明 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学昆山创新研究院;西安电子科技大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人: | 王品华;黎汉华 |
地址: | 215399 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于方位选择特性的部分参考图像质量评价方法,主要解决现有不能利用有限的实验数据准确的评价噪声图像质量的问题。其实现步骤是:1.依据视神经的方位选择原理模拟图像像素点的空间结构分布特性;2.通过像素点间的方位角差值与设定阈值确定像素点的空间结构分布;3.将所有像素点的空间结构分布,归纳为基于方向选择特性模式,统计图像中属于某种方位选择特性模式的空间结构分布数量并映射为基于方位选择特性的直方图;4.利用参考图像和噪声图像的直方图,评价待处理图像的质量。本发明通过模拟人类视神经对方位的敏感性,能准确评价噪声图像的质量,可用于互联网上图像传输,图像检索,图像压缩和图像质量的鉴别。 | ||
搜索关键词: | 基于 方位 选择 特性 部分 参考 图像 质量 评价 方法 | ||
【主权项】:
一种基于方位选择特性的部分参考质量评价方法,包括如下步骤:(1)输入大小为N×N的待处理图像
依据视神经的方位选择原理模拟出任一像素点x的空间结构分布特性:
其中,
R={x1,x2...xi...xn}是从该像素点x周围圆形区域中选取的n个像素点的集合,xi表示第i个像素点,
代表括号内响应的一种编排方式,
代表该像素点x与其周围区域像素点的集合R间的相互作用类型;(2)构建像素点x的空间结构分布
(2a)计算像素点x的方位角:![]()
其中Gv(x),Gh(x)分别表示经过Prewitt算子边缘检测的图像沿垂直方向和水平方向的梯度幅值![]()
其中,![]()
是垂直方向的Prewitt算子,![]()
是水平方向的Prewitt算子,‘*’代表卷积运算;(2b)设定方位角判别阈值:
将像素点x的方位角θ(x)与其周围区域像素点集合
中每一个像素点xi的方位角θ(xi)之差的绝对M与
值进行比较:若
时,则确定这两者之间的相互作用关系为激励类型,用‘+’表示;否则,确定这两者之间的相互作用关系为抑制类型,用‘‑’表示;(2c)由激励类型‘+’和抑制类型‘‑’值的分布情况,确定像素点x与周围第i个像素点的作用类型:
其中θ(x)和θ(xi)分别代表素点x和像素点xi的方位角;(2d)由n个像素点的作用类型
得到像素点x的空间结构分布:
(3)创建基于方位选择特性的直方图:(3a)根据步骤(1)—步骤(2)得到待处理图像
中所有像素点的全部空间结构分布
再将该全部空间结构分布
分为n+1种方位选择特性模式
统计图像
中所有符合n+1种方位选择特性模式
中第k种基于方向选择性模式
的空间分布数量![]()
其中,N2是图像
中总的像素点个数,w(xi)是像素点xi的权重系数,
是像素点xi的空间分布与方位选择特性进行匹配的结果,![]()
是像素点xi的空间结构分布,i∈(1~(N×N)),
是方位选择特性模
中的第k种类型,k∈(1~(n+1));(3b)根据空间结构分布数量
把待处理的图像
映射为基于方位选择特性的直方图;(4)评价待处理图像
的质量:(4a)将参考图像
进行上述步骤(1)‑步骤(3)的操作,得到参考图像
的基于方位选择特性的直方图;(4b)利用参考图像
和待处理图像
基于方位选择特性的直方图来进行评价:
其中,
即为图像的质量值,
是待处理图像
的基于方位选择特性模式
的第k种模式的直方图大小,
是参考图像
的基于方位选择特性模式
的第k种模式的直方图大小,c是常数c=0.0001;(4c)根据质量值
对待处理图像
的质量进行判断:若
则表示待处理图像
没有被噪声污染;若
则表示待处理图像
被噪声轻度污染;若
则表示待处理图像
被噪声中度污染;若
则表示待处理图像
被噪声重度污染。
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