[发明专利]一种基于图像熵以及边缘的全参考声纳图像质量评测方法

摘要

本发明公开了一种基于图像熵以及边缘的全参考声纳图像质量评测方法，包括以下步骤：S1、定义声纳图像从采集到传输过程的通信模型；S2、计算待测图像和参考图像的局部熵以及显著区域边缘特性作为声纳图像的质量特征；S3、分别计算待测图像和参考图像的质量特征相似度；S4、对两种质量特征相似度进行基于显著性的特征池化；S5、将步骤S4所得两个特征输入声纳图像质量评测模型获得评测质量。该测评方法弥补了声纳图像质量测评方法的不足，测评结果更加准确、精细。

主权项

1.一种基于图像熵以及边缘的全参考声纳图像质量评测方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、定义声纳图像从采集到传输过程的通信模型；/nS2、计算待测图像和参考图像的局部熵以及显著区域边缘特性作为声纳图像的质量特征；/n其中，步骤S2所述计算待测图像和参考图像的局部熵以及显著区域边缘特性的具体步骤为：/nS21、用(2m+1)×(2m+1)的窗分别在参考图像f_r和待测图像f_d上滑动，在窗内提取该(2m+1)×(2m+1)图像块中心位置(x,y)的局部熵H_r(x,y)和H_d(x,y)，图像f在(x,y)位置的局部熵H_f(x,y)的计算方法如下：/n /nP_ij代表该图像块内图像灰度分布：/n /n其中f(x,y)代表在位置(x,y)的灰度；/nS22、用canny梯度算子提取参考图像f_r和待测图像f_d的图像梯度e_r和e_d，将图像梯度谱进行膨胀操作即产生图像局部熵的特征掩模M_r和M_d：/nM_r＝dilate(e_r)，M_d＝dilate(e_d)/n其中dilate(·)代表膨胀操作；/nS23、获得该参考图像f_r和待测图像f_d在位置(x,y)处的熵特征值和/n /nS24、将图像分为M×N的图像块b_li，其中i为图像块的索引，利用空域活动性IAM₀计算参考图像每个图像块的活动性即显著程度{IAM(b₁₁),IAM(b₁₂),…IAM(b_1n)}，n为图像块的数量，IAM(·)为计算图像空域活动性的操作；/nS25、选取空域活动性最大的图像块b_lm，即用canny梯度算子分别提取参考图像和待测图像该图像块的边缘特征和/nS3、分别计算待测图像和参考图像的质量特征相似度；/nS4、对两种质量特征相似度进行基于显著性的特征池化；/nS5、将步骤S4所得两个特征输入声纳图像质量评测模型获得评测质量。/n