[发明专利]一种基于稀疏表示的图像清晰度评价方法和装置

摘要

一种基于稀疏表示的图像清晰度评价方法和装置，属于图像清晰度评价方法和装置。方法将彩色自然图像灰度化，从中随机地提取大量相同大小的图像块作为训练信号，在训练信号上利用字典学习算法得到能表示图像内在中高层次特征的过完备字典；对待评价的图像进行分块，分块大小与训练信号相同，计算各图像块的梯度和方差；在训练好的过完备字典上，对各图像块梯度信号进行稀疏分解，得到信号的稀疏表示系数，以稀疏表示系数矩阵中各列元素的L2范数平方和来表示各图像块的能量；对图像块能量从大到小排序，选取能量较大的图像块，对其能量利用相应的方差进行归一化处理，得到待评价图像的质量分数；根据所述待评价图像的质量分数评价图像的清晰度。

主权项

一种基于稀疏表示的图像清晰度评价方法，其特征在于，该方法包括：将彩色自然图像灰度化，从中随机地提取大量相同大小的图像块作为训练信号，利用字典学习算法生成可以表示自然图像内在中高层次特征的过完备字典；对待评价的图像进行分块，且分块大小与训练信号相同，计算分块后各图像块的梯度和方差，将各图像块梯度信号转化成一维列向量放在同一矩阵中构成待评价图像的测试信号；在训练好的过完备字典上，对测试信号进行稀疏分解，得到稀疏表示系数，计算稀疏表示系数矩阵中各列信号的L2范数平方和来表示待评价的图像进行分块后的各图像块的能量；对所述各图像块的能量从大到小排序，选取能量较大的图像块，对其能量利用相应的方差进行归一化处理，得到待评价图像的质量分数；所述的选取能量较大的图像块是以图像块能量矩阵A中的值为基准从大到小排列，方差矩阵V中的值相应着变化，即保证各图像块的能量和方差一一对应的，经排序后的图像块能量矩阵A为方差矩阵V为根据人眼视觉系统对图像的感知，选取部分区域来判断图像质量分数，这里选取矩阵的前8％之和对矩阵的前8％之和进行归一化处理，所述的归一化处理的计算表达式如下，得到待评价图像的质量分数，Q=Σi=1nA~iΣi=1nV~i]]>根据所述待评价图像的质量分数来评价图像的清晰度，其中n表示选取的数量。