[发明专利]一种多失真图像质量的无参考评价方法

摘要

本发明提出一种多失真图像质量的无参考评价方法，该方法是一种基于双阶结构失真和非局部统计的评价方法，包括步骤：首先对多失真图像进行下采样得到多个分辨率的图像。提取每个分辨率图像的双阶结构特征用来评价图像中的结构失真。所有的结构特征构成了第一组质量评价特征。然后，提取每个分辨率图像的非局部相似性统计特征，将这些特征作为第二组质量评价特征。最后，将图像的两组特征作为输入，利用随机森林训练出多失真图像的质量评价模型。本发明的性能明显优于现有的无参考图像质量评价方法，且具有很好的跨库性能，可扩展性强。

主权项

1.一种多失真图像质量的无参考评价方法，其特征在于，包括步骤：(1)获取M副原始多失真图像，对每一幅原始多失真图像执行步骤(1-1)至(1-3)(1-1)记任意一幅原始多失真图像为I0，对图像I0分别进行n次下采样，得到n幅下采样图像，并记Ii为第i个下采样图像，i∈[1,2,…,n]；将图像I0至In归入图像I0的样本集合；(1-2)对样本集合中每一幅图像进行双阶结构特征提取，获取每一幅图像的一阶结构失真特征和二阶结构失真特征；(1-3)对样本集合中每一幅图像进行非局部相似性统计特征提取，获取每一幅图像的两个非局部相似性统计特征；(1-4)步骤(1-2)和(1-3)提取出的所有特征参数共同构成图像I0的特征集合；(2)将M幅原始多失真图像的特征集合合并形成一个训练参数集合，采用随机森林法从训练参数集合的所有特征参数中学习出一个多失真图像质量评价模型；(3)通过多失真图像质量评价模型评价待测多失真图像。