[发明专利]基于相位选择性机制的通用无参考图像质量评价方法

摘要

本发明公开了一种基于相位选择性机制的通用无参考图像质量评价方法，其首先对待评价的失真图像实施Log‑Gabor滤波，得到多尺度多方向的相位图像；接着对上述相位图像中的每个像素点的像素值与周边像素点的像素值进行比较得到局部特征图；然后采用旋转不变性方法求取局部特征图的局部特征模式图，并用直方图统计方法对局部特征模式图进行统计，得到待评价的失真图像的直方图统计特征向量；最后根据待评价的失真图像的直方图统计特征向量与训练集中的每幅失真图像的直方图统计特征向量之间的距离，得到待评价的失真图像的客观质量评价预测值；优点是其能够充分考虑到相位信息改变对视觉质量的影响，能够有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。

主权项

一种基于相位选择性机制的通用无参考图像质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：①令{Id(i,j)}表示待评价的失真图像，其中，1≤i≤W,1≤j≤H，W表示{Id(i,j)}的宽度，H表示{Id(i,j)}的高度，Id(i,j)表示{Id(i,j)}中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；②对{Id(i,j)}实施Log‑Gabor滤波，得到{Id(i,j)}的多尺度多方向的相位图像，记为其中，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值；③获取的局部特征图，记为将中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，即中坐标位置为(i,j)的像素点的局部特征值记为，其中，fun()为将二进制数转换成十进制数的函数，符号“||”表示二进制比特位续联符号，符号“| |”为取绝对值符号，当1≤i‑1≤W且1≤j‑1≤H时，表示中坐标位置为(i‑1,j‑1)的像素点的像素值，当1≤i‑1≤W且j‑1<1时，令当i‑1<1且1≤j‑1≤H时，令当i‑1<1且j‑1<1时，令当1≤i‑1≤W时，表示中坐标位置为(i‑1,j)的像素点的像素值，当i‑1<1时，令当1≤i‑1≤W且1≤j+1≤H时，表示中坐标位置为(i‑1,j+1)的像素点的像素值，当1≤i‑1≤W且j+1>H时，令当i‑1<1且1≤j+1≤H时，令当i‑1<1且j+1>H时，令当1≤j‑1≤H时，表示中坐标位置为(i,j‑1)的像素点的像素值，当j‑1<1时，令当1≤j+1≤H时，表示中坐标位置为(i,j+1)的像素点的像素值，当j+1>H时，令当1≤i+1≤W且1≤j‑1≤H时，表示中坐标位置为(i+1,j‑1)的像素点的像素值，当1≤i+1≤W且j‑1<1时，令当i+1>W且1≤j‑1≤H时，令当i+1>W且j‑1<1时，令当1≤i+1≤W时，表示中坐标位置为(i+1,j)的像素点的像素值，当i+1>W时，令当1≤i+1≤W且1≤j+1≤H时，表示中坐标位置为(i+1,j+1)的像素点的像素值，当1≤i+1≤W且j+1>H时，令当i+1>W且1≤j+1≤H时，令当i+1>W且j+1>H时，令上述对应表示中坐标位置为(i‑1,1)、(1,j‑1)、(1,1)、(1,j)、(i‑1,H)、(1,j+1)、(1,H)、(i,1)、(i,H)、(i+1,1)、(W,j‑1)、(W,1)、(W,j)、(i+1,H)、(W,j+1)、(W,H)的像素点的像素值，T为设定的阈值；④采用旋转不变性操作对进行处理，得到的局部特征模式图，记为其中，表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，也即是中坐标位置为(i,j)的像素点的局部特征模式值；⑤采用直方图统计方法对进行统计操作，得到{Id(i,j)}的直方图统计特征向量，记为hd，其中，hd的维数为1×m'维，hd中的第m个元素为hd(m)，1≤m≤m'，m'>1；⑥采用n”幅宽度为W且高度为H的原始的无失真图像，建立其在不同失真类型不同失真程度下的失真图像集合，将该失真图像集合作为训练集，训练集包括多幅失真图像；然后利用主观质量评价方法评价出训练集中的每幅失真图像的平均主观评分值，将训练集中的第j幅失真图像的平均主观评分值记为DMOSj；再按照步骤①至步骤⑤的操作，以相同的方式获取训练集中的每幅失真图像的直方图统计特征向量，将训练集中的第j幅失真图像的直方图统计特征向量记为hd,j；其中，n”>1，1≤j≤N'，N'表示训练集中包含的失真图像的总幅数，0≤DMOSj≤100，hd,j的维数为1×m'维，hd,j中的第m个元素为hd,j(m)；⑦计算hd与训练集中的每幅失真图像的直方图统计特征向量之间的距离，将hd与hd,j之间的距离记为Ddis,j，Ddis,j＝|hd‑hd,j|；然后将得到的N'个距离构成的集合记为{Ddis,j|1≤j≤N'}；接着对{Ddis,j|1≤j≤N'}中的所有距离按从小到大的顺序排列，将排列后的集合记为{D'dis,j|1≤j≤N'}；之后获取{D'dis,j|1≤j≤N'}中的前K'个距离各自对应的训练集中的失真图像的平均主观评分值，并将这K'个平均主观评分值构成的集合记为{DMOS'1,DMOS'2,L,DMOS'K'}；其中，符号“| |”为取绝对值符号，1≤K'≤N'，DMOS'1,DMOS'2,L,DMOS'K'对应表示{D'dis,j|1≤j≤N'}中的第1个距离对应的训练集中的失真图像的平均主观评分值、第2个距离对应的训练集中的失真图像的平均主观评分值、…、第K'个距离对应的训练集中的失真图像的平均主观评分值；⑧计算{Id(i,j)}的客观质量评价预测值，记为Qdis，其中，D'dis,k'表示{D'dis,j|1≤j≤N'}中的第k'个距离，DMOS'k'表示D'dis,k'对应的训练集中的失真图像的平均主观评分值。