[发明专利]基于威布尔统计特征的内容不敏感模糊图像质量评价方法

摘要

本发明公开了一种基于威布尔统计特征的内容不敏感模糊图像质量评价方法。使用本发明能够很好解决现有算法对相同模糊程度但内容不同的模糊图像评价不准确的问题。本发明取待评价图像的边缘梯度幅值矩阵，对边缘梯度幅值矩阵采用威布尔分布进行建模拟合，得到梯度的威布尔分布形状和尺度参数，同时计算威布尔分布形状的偏斜度值，提取的形状、尺度和偏斜度参数可以很好地区分不同模糊程度图像的梯度幅值分布；然后对具有相同内容图像的威布尔分布形状、尺度和偏斜度做分离归一化，减少参数与图像内容之间的关系，到达与图像内容不敏感的目的；最后利用归一化后的威布尔分布形状、尺度和偏斜度为特征值，对待评价图像进行质量评价。

主权项

一种基于威布尔统计特征的内容不敏感模糊图像质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将待评价图像转化为灰度图像，提取灰度图像的梯度幅值矩阵；步骤2，采用威布尔分布模型对步骤1获得的梯度幅值矩阵进行建模拟合，得到梯度的威布尔分布形状和尺度参数，并计算威布尔分布形状的偏斜度；步骤3，提取训练样本集中与待评价图像内容相同的模糊图像，并将这些模糊图像和待评价图像的威布尔分布形状、尺度和偏斜度进行分离归一化；步骤4，以待评价图像的归一化后的威布尔分布形状、尺度和偏斜度为特征值，对待评价图像进行质量评价。