[发明专利]基于空域结合频域分析的全参考型图像质量评价方法

摘要

本发明公开了基于空域结合频域分析的全参考型图像质量评价方法，首先执行对数据库中的参考和失真图像进行颜色空间转换；其次执行提取参考图像和失真图像空域梯度和频域相位特征来计算全局最大结构特征相似性；然后执行计算频域纹理和空间频率特征相似性，空域颜色特征相似性，并结合全局最大结构特征相似性来构成一个9‑D特征向量；根据随机森立RF建立回归模型来融合特征向量和主观MOS值，并进行训练；最后执行提取待测图像的9‑D特征向量，将其输入至已训练的回归模型来实现高精度预测图像质量，从而完成客观图像质量评价。本发明实现全参考型图像质量进行高精度客观评价，能够与人眼视觉特性保持较高的一致性。

主权项

1.基于空域结合频域分析的全参考型图像质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、对数据库中的参考图像和失真图像由RGB颜色空间转换到YIQ颜色空间中，使图像的颜色信息与亮度信息分离；步骤2、经步骤1完成后，根据获取的YIQ颜色空间，分别提取参考图像和失真图像在Y通道的空域梯度幅度特征，并进行归一化处理；步骤3、经步骤1完成后，依次提取参考图像和失真图像中在Y通道的频域相位特征；步骤4、利用步骤2和步骤3得到的归一化梯度幅度特征和相位特征，在每一个像素点位置保留两个特征的较大值来建立全局结构图，并计算参考图像和对应失真图像的全局结构相似性；步骤5、经步骤1完成后，先后提取参考图像和失真图像在Y通道中的纹理图，并计算参考图像和失真图像的纹理相似性；步骤6、经步骤1完成后，对Y通道中的参考图像和失真图像分别提取空间频率特征，并计算参考图像和失真图像的空间频率相似性；步骤7、经步骤1完成后，分别再I通道和Q通道中计算参考图像和失真图像之间色度相似性，并通过相乘的方法得到颜色相似性；步骤8、经步骤4、步骤5、步骤6和步骤7完成后，通过随机森林将获取的各特征相似性融合在回归模型中，并将主观评价分数MOS值也输入到回归模型中进行训练，训练好的模型直接用来精确预测待评价图像的质量。