[发明专利]基于Gabor特征互信息的全参考图像质量评价方法

摘要

本发明公开了一种基于Gabor特征互信息的全参考图像质量评价方法，属于图像处理领域。本发明方法具体实施包括如下步骤：（一）输入参考图像和失真图像；（二）对参考图像和失真图像，分别利用二维Gabor滤波器进行滤波以提取Gabor特征；（三）分别建立概率分布函数，求出滤波后图像每一个像素点的概率分布及联合概率分布；（四）求出参考图像和失真图像Gabor特征的互信息；（五）建立图像质量评价函数MIGF评价图像质量。本发明利用二维Gabor滤波器提取视觉特征，并通过参考图像和失真图像的互信息来建立图像质量评价函数，评价结果符合人类视觉主观认识。

主权项

1.基于Gabor特征互信息的全参考图像质量评价方法，其特征在于它包括以下步骤：步骤(1).输入参考图像和失真图像；步骤(2).建立一组二维Gabor滤波器,其中，二维Gabor滤波器个数为，为正整数，；当参考图像和失真图像经第个二维Gabor滤波器处理后，得到的参考图像的Gabor特征为，得到失真图像的Gabor特征为；建立一组二维Gabor滤波器具体步骤如下：取个尺度和个方向，则，对于其中第个二维Gabor滤波器，其定义为：其中为二维Gabor滤波器波长，为二维Gabor滤波器的方向，其中，可通过下式求得：其中为二维Gabor滤波器的频率带宽，=1；为二维Gabor滤波器的方向带宽，取；该组二维Gabor滤波器为：为二维Gabor滤波器最小波长；步骤(3).计算参考图像的Gabor特征和失真图像的Gabor特征的像素点的概率分布及联合概率分布；参考图像的Gabor特征概率分布具体计算步骤如下：设参考图像的Gabor特征，为正整数，则对，的概率为：其中，为的概率，为带宽，为窗函数，它的定义如下：其中，是的协方差，为矩阵转置；同理可求得失真图像的Gabor特征每个像素点的概率分布；参考图像的Gabor特征和失真图像的Gabor特征联合概率分布具体计算步骤如下：，令，则对于，有：其中即为，为的联合概率，为带宽，K()为窗函数，它的定义如下：其中，是的协方差；步骤(4).计算参考图像的Gabor特征和失真图像的Gabor特征的互信息；其中，为参考图像Gabor特征的概率，为失真图像Gabor特征的概率；步骤(5).建立图像质量评价函数MIGF，MIGF值越高表示失真图像质量越好；。