一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法，其首先分別對(duì)原始的無(wú)失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像、待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像實(shí)施結(jié)構(gòu)紋理分離，獲得各自的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像，再采用梯度相似性分別對(duì)左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用結(jié)構(gòu)相似度分別對(duì)左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像的紋理圖像進(jìn)行評(píng)價(jià)，并通過(guò)融合獲得待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值；優(yōu)點(diǎn)在于分解得到的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像能夠很好地表征圖像結(jié)構(gòu)和紋理信息對(duì)圖像質(zhì)量的影響，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更加感覺(jué)符合人類視覺(jué)系統(tǒng)，從而有效地提高了客觀評(píng)價(jià)結(jié)果與主觀感知的相關(guān)性。
【專利說(shuō)明】一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，尤其是涉及一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著圖像編碼技術(shù)和立體顯示技術(shù)的迅速發(fā)展，立體圖像技術(shù)受到了越來(lái)越廣泛的關(guān)注與應(yīng)用，已成為當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。立體圖像技術(shù)利用人眼的雙目視差原理，雙目各自獨(dú)立地接收來(lái)自同一場(chǎng)景的左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像，通過(guò)大腦融合形成雙目視差，從而欣賞到具有深度感和逼真感的立體圖像。由于受到采集系統(tǒng)、存儲(chǔ)壓縮及傳輸設(shè)備的影響，立體圖像會(huì)不可避免地引入一系列的失真，而與單通道圖像相比，立體圖像需要同時(shí)保證兩個(gè)通道的圖像質(zhì)量，因此對(duì)其進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)具有非常重要的意義。然而，目前對(duì)立體圖像質(zhì)量缺乏有效的客觀評(píng)價(jià)方法進(jìn)行評(píng)價(jià)。因此，建立有效的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)模型具有十分重要的意義。
[0003]目前的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法是將平面圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法直接應(yīng)用于評(píng)價(jià)立體圖像質(zhì)量，或通過(guò)評(píng)價(jià)視差圖的質(zhì)量來(lái)評(píng)價(jià)立體圖像的深度感知，然而，對(duì)立體圖像進(jìn)行融合產(chǎn)生立體感的過(guò)程并不是簡(jiǎn)單的平面圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的擴(kuò)展，并且人眼并不直接觀看視差圖，以視差圖的質(zhì)量來(lái)評(píng)價(jià)立體圖像的深度感知并不十分準(zhǔn)確。因此，如何在立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程中有效地對(duì)雙目立體感知過(guò)程進(jìn)行模擬，以及如何對(duì)不同失真類型對(duì)立體感知質(zhì)量的影響機(jī)理進(jìn)行分析，使得評(píng)價(jià)結(jié)果能夠更加客觀地反映人類視覺(jué)系統(tǒng)，都是在對(duì)立體圖像進(jìn)行客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程中需要研究解決的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種能夠有效地提高客觀評(píng)價(jià)結(jié)果與主觀感知的相關(guān)性的基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法。
[0005]本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案為:一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法，其特征在于它的處理過(guò)程為:
[0006]首先，分別對(duì)原始的無(wú)失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像、待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像實(shí)施結(jié)構(gòu)紋理分離，獲得各自的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像；
[0007]其次，通過(guò)計(jì)算原始的無(wú)失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)與待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)之間的梯度相似性，獲取待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值；同樣，通過(guò)計(jì)算原始的無(wú)失真的立體圖像的右視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)與待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的右視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)之間的梯度相似性，獲取待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的右視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值；
[0008]接著，通過(guò)計(jì)算原始的無(wú)失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像的紋理圖像中的每個(gè)尺寸大小為8X8的子塊與待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像的紋理圖像中對(duì)應(yīng)尺寸大小為8X8的子塊之間的結(jié)構(gòu)相似度，獲取待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值；同樣，通過(guò)計(jì)算原始的無(wú)失真的立體圖像的右視點(diǎn)圖像的紋理圖像中的每個(gè)尺寸大小為8X8的子塊與待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的右視點(diǎn)圖像的紋理圖像中對(duì)應(yīng)尺寸大小為8X8的子塊之間的結(jié)構(gòu)相似度，獲取待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的右視點(diǎn)圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值；
[0009]再者，對(duì)待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值進(jìn)行融合，得到待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值；同樣，對(duì)待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值進(jìn)行融合，得到待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值；
[0010]最后，對(duì)待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值進(jìn)行融合，得到待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值。
[0011]本發(fā)明的基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法具體包括以下步驟:
[0012]①令Sots表示原始的無(wú)失真的立體圖像，令Sdis表示待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像，將Sorg的左視點(diǎn)圖像記為{LOTg(x, y)}，將SOTg的右視點(diǎn)圖像記為{R?g(χ, y)}，將Sdis的左視點(diǎn)圖像記為lLdis(x, y)},將Sdis的右視點(diǎn)圖像記為{Rdis(x, y)}，其中，(x, y)表示左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像中的像素點(diǎn)的坐標(biāo)位直，l^x^W, l^y^H, W表不左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像的寬度，H表不左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像的聞度，LOTg(x，y)表不{Lorg (x, y)}中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值，ROTg(x，y)表示{ROTg(x，y)}中坐標(biāo)位置為(x, y)的像素點(diǎn)的像素值，Ldis(x，y)表示ILdis(x，y)}中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值，Rdis(x，y)表示{Rdis(x, y)}中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值；
[0013]②分別對(duì){Lorg(x, y)}、{Rorg (x, y)}、{Ldis (χ, y)}和{Rdis (x, y)}實(shí)施結(jié)構(gòu)紋理分離，獲得{LOTg (χ, y)}、{Rorg(x, y)} > {Ldis (x, y)}和{Rdis(x，y)}各自的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像,將
ILorg(x, y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對(duì)應(yīng)記為|/二(Aj)j和IRorg(x, y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對(duì)應(yīng)記為和將{Ldis(x,y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對(duì)應(yīng)記為P二(W)I和，將{Rdis(x, y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對(duì)應(yīng)記為和其中，中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值，表示中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值，fZJx,y)表示(OkF)I中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值，/|二“Jd表示中坐標(biāo)位置為(X，y)的像素點(diǎn)的像素值，O,y)表示中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值，/^(U)表示1中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值，/^s(Λ-, V.)表示中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點(diǎn)的像素值，/二(:，刃表示中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值；
[0014]③計(jì)算
【權(quán)利要求】
1.一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法，其特征在于它的處理過(guò)程為: 首先，分別對(duì)原始的無(wú)失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像、待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像實(shí)施結(jié)構(gòu)紋理分離，獲得各自的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像； 其次，通過(guò)計(jì)算原始的無(wú)失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)與待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)之間的梯度相似性，獲取待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值；同樣，通過(guò)計(jì)算原始的無(wú)失真的立體圖像的右視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)與待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的右視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)之間的梯度相似性，獲取待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的右視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值； 接著，通過(guò)計(jì)算原始的無(wú)失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像的紋理圖像中的每個(gè)尺寸大小為8X8的子塊與待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像的紋理圖像中對(duì)應(yīng)尺寸大小為8X8的子塊之間的結(jié)構(gòu)相似度，獲取待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值；同樣，通過(guò)計(jì)算原始的無(wú)失真的立體圖像的右視點(diǎn)圖像的紋理圖像中的每個(gè)尺寸大小為8X8的子塊與待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的右視點(diǎn)圖像的紋理圖像中對(duì)應(yīng)尺寸大小為8X8的子塊之間的結(jié)構(gòu)相似度，獲取待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的右視點(diǎn)圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值； 再者，對(duì)待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值進(jìn)行融合，得到待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值；同樣，對(duì)待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值進(jìn)行融合，得到待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值； 最后，對(duì)待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值進(jìn)行融合，得到待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法，其特征在于它具體包括以下步驟: ①令Sors表示原始的無(wú)失真的立體圖像，令Sdis表示待評(píng)價(jià)的失真的立體圖像，將Sors的左視點(diǎn)圖像記為{Lorg(x, y)}，將Sorg的右視點(diǎn)圖像記為{Rorg(x, y)}，將Sdis的左視點(diǎn)圖像記為{Ldis (X，y)},將Sdis的右視點(diǎn)圖像記為{Rdis(X，y)}，其中，(x, y)表示左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像中的像素點(diǎn)的坐標(biāo)位直，l≤x≤W, l≤y≤H, W表不左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像的寬度，H表不左視點(diǎn)圖像和右視點(diǎn)圖像的聞度，Lorg(x，y)表不{Lorg (x, y)}中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值，Rorg(x, y)表示{Rorg(x，y)}中坐標(biāo)位置為(x, y)的像素點(diǎn)的像素值，Ldis(x，y)表示{Ldis(x，y)}中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值，Rdis(x，y)表示{Rdis(x, y)}中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值； ②分別對(duì){Lorg(X，y)}、{Rorg(x,y)} > {Ldis(x, y)}和{Rdis(x，y)}實(shí)施結(jié)構(gòu)紋理分離，獲得{Lorg (X，y)}、{Rorg(x, y)} > {Ldis (x, y)}和{Rdis(x，y)}各自的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像,將ILorg(x, y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對(duì)應(yīng)記為{IstrLorg(x,y)}和{ItexLorg(x,y)},將(Rorg(X,y))的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對(duì)應(yīng)記為{IstrRprg(x,y)}和{ItexRprg(x,y)}將{Ldis (X，y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對(duì)應(yīng)記為{IstrRprg(x,y)}和{ItexRprg(x,y)}將{Rdis(x,y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對(duì)應(yīng)記為{IstrRprg(x,y)}和{ItexRprg(x,y)}其中{IstrRprg(x,y)}和{ItexRprg(x,y)表示中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值，表示{IstrRprg(x,y)}中坐標(biāo)位置為(X，y)的像素點(diǎn)的像素值，IZnrg(X，y)表示{IstrRprg(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x.y}的像素點(diǎn)的像素值{IstrRprg(x,y)}表示{ItexRprg(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值IstrRprg(x,y)表示中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值，{IstrRprg(x,y)}表示{IstrRprg(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值，{IstrRprg(x,y)}表示{IstrRprg(x,y)}中坐標(biāo)位置為{x，y)的像素點(diǎn)的像素值{IstrRprg(x,y)}表示{IstrRprg(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)的像素值；③計(jì)算{IstrRprg(x,y)}中的每個(gè)像素點(diǎn)與{IstrRprg(x,y)}中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)之間的梯度相似性，將{IstrRprg(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)與{IstrRprg(x,y)}中坐標(biāo)位置為(x，y)的像素點(diǎn)
之間的梯度相似性記為
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法，其特征在于所述的步驟②中ILots (X，y)}的結(jié)構(gòu)圖像{/二和紋理圖像P二(X.4的獲取過(guò)程為: ②-la、將{LOTg(x，y)}中當(dāng)前待處理的像素點(diǎn)定義為當(dāng)前像素點(diǎn)；②-2a、將當(dāng)前像素點(diǎn)在{LOTg(x，y)}中的坐標(biāo)位置記為P，將以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心的21X21鄰域窗口內(nèi)除當(dāng)前像素點(diǎn)外的每個(gè)像素點(diǎn)定義為鄰域像素點(diǎn),將以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心的9X9鄰域窗口構(gòu)成的塊定義為當(dāng)前子塊，并記為(ZUu2)I，將以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心的21 X 21鄰域窗口內(nèi)的每個(gè)鄰域像素點(diǎn)為中心的9X9鄰域窗口構(gòu)成的塊均定義為鄰域子塊，將在以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心的21X21鄰域窗口內(nèi)的且以在{LOTg(x，y)}中坐標(biāo)位置為q的鄰域像素點(diǎn)為中心的9X9鄰域窗口構(gòu)成的鄰域子塊記為
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法，其特征在于所述的步驟④中的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值ρ卩的獲取過(guò)程為:④-la、分別將f a和I/時(shí)/ ν?劃分成
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103903259SQ201410105777
【公開(kāi)日】2014年7月2日 申請(qǐng)日期:2014年3月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月20日
【發(fā)明者】邵楓, 李柯蒙, 李福翠 申請(qǐng)人:寧波大學(xué)