[发明专利]一种图像清晰度的质量评价方法

摘要

本发明提供了一种图像清晰度的质量评价方法，将失真图像转换为灰度图像，然后进行奇异值分解，提取图像结构和亮度方面的失真信息；考虑到颜色信息在图像的质量评价中起着重要的作用，利用四元数能够将图像的颜色信息作为一个整体处理，四元数奇异值分解的研究表明四元数分解产生的奇异值能够反映图像视觉感知表示的变化，因此四元数的奇异值能够用来评价自然失真图像的清晰度；提取结构和颜色方面的特征后，利用支持向量回归模型来评价含有真实模糊失真图像的质量。

主权项

1.一种图像清晰度的质量评价方法，其特征在于，该方法包括：步骤一：将原始失真图像进行下采样三次，得到三个下采样图像；步骤二：将原始失真图像以及三个下采样图像转为灰度图像，然后进行奇异值分解，提取图像结构和亮度方面的失真信息；步骤三：利用四元数模型将原始图像以及三个下采样图像的彩色信息作为一个整体，根据复伴随矩阵奇异值分解得到颜色特征信息；步骤四：通过Frobenius范数获得步骤三中颜色特征信息的能量，将原始失真图像以及三个下采样图像进行局部清晰度处理，根据局部清晰度处理值对能量值进行归一化处理，得到的能量值作为失真图像的特征值；步骤五：将步骤二提取的图像结构和亮度方面的失真信息，结合步骤四得到的失真图像的特征值，利用支持向量回归进行回归训练，得到图像的质量预测模型，从而得出失真模糊图像的质量分数。