基于ges的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于GES的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，該方法首先利用Gabor濾波器組成的濾波器對(duì)原始圖像與待測(cè)圖像進(jìn)行相似性比較，然后通過對(duì)稱與反對(duì)稱的濾波器提取局部能量特征，最后經(jīng)過對(duì)比兩張圖像的平均交叉相關(guān)性得出待測(cè)圖像的質(zhì)量。本發(fā)明所述方法準(zhǔn)確率高，復(fù)雜度低，處理速度快。
【專利說明】基于GES的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種圖像處理的方法，具體地，涉及一種基于GES (Gabor能量相似)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。

【背景技術(shù)】
[0002]圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)在圖像處理領(lǐng)域有著極其重要的作用，其廣泛應(yīng)用于其他圖像處理方法中，以提高其他方法的性能。比如，在圖像增強(qiáng)、圖像去噪以及很多方法中，圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)都有著至關(guān)重要的作用。
[0003]通常采用的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法有主觀測(cè)試法M0S(mean opin1n score),客觀檢測(cè)方法PSNR (peak signal noise rat1)。主觀測(cè)試方法有著明顯的不足，因?yàn)橹饔^測(cè)試方法相對(duì)于客觀檢測(cè)法要花費(fèi)更多的人力物力，而且難以將其應(yīng)用于他圖像處理的方法中。由于圖像信息的接收者是人，所以將人體視覺系統(tǒng)HVS(human visual system)的特性考慮在內(nèi)對(duì)于方法的健壯性至關(guān)重要。也正是基于這樣的考慮，Z.Wang等人在《IEEETransact1n on Image Processing》(圖像處理國際期刊)上發(fā)表的文章”Image QualityAssessment:From Error Visibility to Structural Similarity，，中提出了 SSIM 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，并取得了良好的效果。
[0004]在之前的很多研究者的工作中，我們不難發(fā)現(xiàn)，HVS與圖像中物體的邊角和輪廓信息有著很大的關(guān)系。而J.J.Kulikowski等人在《Experientia》發(fā)表的文章“Fourieranalysis and spatial representat1n in the visual cortex，，中指出，人體視覺系統(tǒng)中的視覺細(xì)胞對(duì)于圖像的邊角與輪廓信息很敏感，而且其作用相當(dāng)于一個(gè)線性濾波器。而Daugman 等人在〈〈Journal of the Optical Society of America〉〉發(fā)表的 “Uncertaintyrelat1n ffor resolut1n in space, spatial frequency, and orientat1n optimizedby two-dimens1anl visual cortical filters” 文章中指出，利用二維的 Gabor 濾波器可以模擬出單個(gè)細(xì)胞的濾波作用。這一結(jié)論在圖像處理的其他問題上已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，可是至今還沒有人將其應(yīng)用于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的問題上。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種基于GES的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，可以用于快速的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。
[0006]為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明提供一種基于GES (Gabor Energy Similarity)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，該方法首先利用48個(gè)Gabor濾波器組成的濾波器對(duì)原始圖像與待測(cè)圖像進(jìn)行相似性比較，然后通過對(duì)稱與反對(duì)稱的濾波器提取局部能量特征，最后經(jīng)過對(duì)比兩張圖像的平均交叉相關(guān)性得出待測(cè)圖像的質(zhì)量。
[0007]本發(fā)明所述方法具體通過以下步驟實(shí)現(xiàn):
[0008]第一步、利用48個(gè)Gabor Filter組成一個(gè)更健壯的濾波器；
[0009]第二步、使用第一步中的濾波器對(duì)原始圖像與待測(cè)圖像進(jìn)行相似性比較；
[0010]第三步、通過對(duì)稱與反對(duì)稱的濾波器進(jìn)行局部能量特征提取；
[0011]第四步、對(duì)比原始圖像與待測(cè)圖像能量特征圖的平均交叉相關(guān)性；
[0012]第五步、根據(jù)第四步的結(jié)果，經(jīng)過歸一化，得到待檢測(cè)圖像的質(zhì)量評(píng)分。
[0013]優(yōu)選地，第一步中，所述Garbor濾波器有如下形式:
[0014]
^ 、 「<y2 + A,2)l ^ Y 、
GAAfp(x,v) = exp---V~ οο$(2π— + φ)

Ιχτ—λ
I X' = X cos θ - V sin θ
[0015]\ ,.[V =xsin 沒十 ji* cos 沒
[0016]其中:(x，y)表示像素點(diǎn)在圖像中的坐標(biāo)，λ表示波長(zhǎng)，Θ表示濾波器對(duì)應(yīng)的角度，Θ ^ [0，Ji)，W表示相位，σ表示方差，Y表示空間比例，σ/入表示頻域帶寬。
[0017]在本方法中，設(shè)置
[0018]AeA = [1/2, 1/4, 1/8, 1/16]
r -1 /I 廣、γα 冗冗冗Stt
[0019]^e0 = LO,-,-,-, —,—]
6^23 6
[0020]
φ = 0(對(duì)稱濾波器)或;τ/2(反對(duì)稱濾波器)
[0021]從而一共建立了 48個(gè)不同頻率不同角度的Gabor濾波器。
[0022]優(yōu)選地，第二步中，對(duì)于圖像f (X，y)，利用上面得到的Gabor濾波器，計(jì)算圖像經(jīng)過此Gabor濾波器后的輸出結(jié)果如下:
[0023]

= Jj/(V,- ?,V - v)dudv。


π
[0024]其中，f (X，y)表示原始圖像，M(x^v)表示Gabor濾波器。
[0025]優(yōu)選地，第三步中，通過對(duì)稱與反對(duì)稱的濾波器進(jìn)行局部能量特征提取，能量特征圖計(jì)算方法如下:
[0026]Ελ； e (x, y) = [Rx； θ；0(χ, y)2+RA； θ； π/2(χ, y)2]1/2,
[0027]從做到右、從上到下一次是六種方向:
,、廣、rr.TC Tc TtStu-.
[0028]6^e0-[O,-,-,-, —,—]
6 J 2 3 6
[0029]和四個(gè)頻率:
[0030]AeA = [1/2,1/4,1/8,1/16]。
[0031]優(yōu)選地，第四步中，對(duì)于第一步到第三步得到的48張能量特征圖進(jìn)行相似性比較，通過下式得到能量特征圖的交叉相關(guān)性因子:

Σ Σ (."，w - Elo IecL (χ, V) - Eis ]
r _xeQ veQ
[0032][Μ = 7γΓ.I Υ,Υ\εΙΛχ^)-εΙθ].ΣΣΚ%(^^)-?]
IvXeQ yeOχεΩνεΩj
[0033]其中，A%(X，.V)表示原始圖像的能量特征圖在(X，y)點(diǎn)取到的值，表示原始圖像能量特征圖的均值；Ki(U)表示待測(cè)圖像的能量特征圖在(x，y)點(diǎn)取到的值，^
表示待測(cè)圖像能量特征圖的均值。
[0034]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下的有益效果:
[0035]本發(fā)明所述的一種基于GES的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其準(zhǔn)確率高，復(fù)雜度低，處理速度快，可以用于快速的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。從附圖3中可以看出，本發(fā)明提出的方法比PSNR表現(xiàn)的更好。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0036]通過閱讀參照以下附圖對(duì)非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更明顯:
[0037]圖1是本發(fā)明一實(shí)施例得到的能量特征圖；
[0038]圖2是分別比較PSNR與本發(fā)明使用的GES方法在MOS測(cè)試對(duì)比后的結(jié)果圖；
[0039]圖3是PSNR測(cè)試方法與GES測(cè)試方法在LIVE數(shù)據(jù)庫中表現(xiàn)出的性能圖；
[0040]圖4是本發(fā)明一實(shí)施例方法流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0041]下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。以下實(shí)施例將有助于本領(lǐng)域的技術(shù)人員進(jìn)一步理解本發(fā)明，但不以任何形式限制本發(fā)明。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)。這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0042]如圖4所示，本實(shí)施例提供一種基于GES的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，包括如下步驟:
[0043]第一步、利用48個(gè)Gabor Filter組成一個(gè)更健壯的濾波器；
[0044]第二步、使用第一步中的濾波器對(duì)原始圖像與待測(cè)圖像進(jìn)行相似性比較；
[0045]第三步、通過對(duì)稱與反對(duì)稱的濾波器進(jìn)行局部能量特征提?。?br> [0046]第四步、對(duì)比原始圖像與待測(cè)圖像兩張圖像能量特征圖的平均交叉相關(guān)性；
[0047]第五步、根據(jù)第四步的結(jié)果，經(jīng)過歸一化，得到待檢測(cè)圖像的質(zhì)量評(píng)分。
[0048]如圖1所示，是利用本發(fā)明提出的方法，從Iena圖像中計(jì)算得到的能量特征圖，其中每一張子圖表示Gabor濾波器取不同參數(shù)時(shí)，計(jì)算出的結(jié)果。從左到右，Θ依次取不同的值，Θ e O = [0，Jr/6, Jr/3, /2，2 /3，5 /6]，從上到下，λ 依次取不同的值 λ e Λ=[1/2， 1/4， 1/8， 1/16]。
[0049]本實(shí)施例，第一步中，所述Garbor濾波器有如下形式:
[0050]
^ ,.「<y2+,2ν,2)? γ 、

Ga9 φ{(diào)χ,γ) = -——-V~ οο^{2π — + φ)

L<j~λ
\ χ = χ cos Θ - V sin Θ
[0051],"
[V = xsin 6?+ VCOS^
[0052]其中:
[0053](x，y)表示像素點(diǎn)在圖像中的坐標(biāo)，
[0054]λ表示波長(zhǎng)，
[0055]Θ表示濾波器對(duì)應(yīng)的角度，Θ e [0，31)，
[0056]供表示相位，
[0057]σ表示方差，
[0058]Y表示空間比例,本實(shí)施例中設(shè)置為Y =0.5,
[0059]ο / λ表示頻域帶寬,本實(shí)施例中設(shè)置σ/λ =0.56。
[0060]在本實(shí)施例中設(shè)置:
[0061]AeA = [1/2, 1/4, 1/8, 1/16]
Γ-1n^ π π 2/Γ 5τ? 飛
[0062]Θ = [0, —,—,—]
6 3 2 3 6
[0063]
φ = 0(對(duì)稱濾波器)或;τ/2(反對(duì)稱濾波器)
[0064]從而一共建立了 48個(gè)不同頻率不同角度的Gabor濾波器。
[0065]本實(shí)施例,第二步中，對(duì)于圖像f (χ, y)，利用第一步得到的Gabor濾波器,利用上面得到的Gabor濾波器，計(jì)算圖像經(jīng)過此Gabor濾波器后的輸出結(jié)果如下:
[0066]

R,.0,,(x^y) = JJ./'( v,y)G/ 0 Jx -u,y - v)duclv。


Ω
[0067]其中，f (X，y)表示原始圖像，G, lll:Xx, Y)表示Gabor濾波器，其中參數(shù)λ，θ，p的含義。
[0068]本實(shí)施例，第三步中，通過對(duì)稱與反對(duì)稱的濾波器進(jìn)行局部能量特征提取，能量特征圖計(jì)算方法如下:
[0069]Ελ； e (x, y) = [RA； θ；0(χ, y)2+RA； θ； π/2(χ, y)2]1/2,
[0070]從做到右、從上到下一次是六種方向:
Γ ? η ? γ(.πππ2π 5π.飛
[0071]0 G Θ ^ [O,—,,,—-,——]
6 3 2 3 6
[0072]和四個(gè)頻率:
[0073]AeA = [1/2,1/4,1/8,1/16]。
[0074]本實(shí)施例，第四步中，對(duì)于上述第一到第三步得到的48張能量特征圖進(jìn)行相似性比較，通過下式得到這些能量特征圖的交叉相關(guān)性因子:Σ Σ Ie^ y)—El0 ]eL (λ% V)—Ei0:
/^yλ'^Ω ν^Ω
[0075]= 7γΤ2。

Σ Σ \Ele (I，V) - ?:0 ]2.ΣΣ IeU^ y) - EU ]
\xeQy^0.xeQ y^ClJ
[0076]其中，V)表示原始圖像的能量特征圖在(X，y)點(diǎn)取到的值，表示原始圖像能量特征圖的均值；V)表示待測(cè)圖像的能量特征圖在(x，y)點(diǎn)取到的值，!U衰示待測(cè)圖像能量特征圖的均值。
[0077]本實(shí)施例中，第五步中，經(jīng)過歸一化，得到待檢測(cè)圖像的質(zhì)量評(píng)分:
[0078]
e=d)9=({士ΣΣ^]，


ViVAiV? IeA6>e0 J
[0079]其中:Νλ和化分別表示濾波器在頻率與方向上的不同取值的個(gè)數(shù)；ζ和《9都是常數(shù)，在本實(shí)施例取ζ = 100，>9 = 6。
[0080]如圖2所示，分別比較PSNR與本發(fā)明使用的GES方法與MOS測(cè)試對(duì)比后的結(jié)果，測(cè)試分別在標(biāo)準(zhǔn)JPEG，JPEG2000以及二者結(jié)合的測(cè)試集下進(jìn)行；從中可以看出:PSNR方法與本發(fā)明使用的GES方法均與MOS測(cè)試結(jié)果一致，表明本發(fā)明使用的GES方法的正確性和可行性。
[0081]如圖3所示，PSNR測(cè)試方法與GES測(cè)試方法在LIVE數(shù)據(jù)庫中表現(xiàn)出的性能，其中:V.C.表示測(cè)試方法與MOS測(cè)試結(jié)果的方差加權(quán)相關(guān)性，S.C.表示測(cè)試方法與MOS測(cè)試結(jié)果的斯皮爾曼排序相關(guān)性，0.R.表示異常值的比例，從中可以看出:本發(fā)明使用的GES方法相對(duì)于傳統(tǒng)的PSNR方法來說，與MOS測(cè)試的結(jié)果相關(guān)性更強(qiáng)，說明GES方法在圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方面能夠更好地反映出人眼特性，同時(shí)異常值比例較少，也說明GES方法更加具有穩(wěn)定性。
[0082]本發(fā)明所述的一種基于GES的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其準(zhǔn)確率高，復(fù)雜度低，處理速度快，穩(wěn)定性強(qiáng)，可以用于快速的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。
[0083]以上對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施例進(jìn)行了描述。需要理解的是，本發(fā)明并不局限于上述特定實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在權(quán)利要求的范圍內(nèi)做出各種變形或修改，這并不影響本發(fā)明的實(shí)質(zhì)內(nèi)容。
【權(quán)利要求】
1.一種基于GES的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，通過以下步驟實(shí)現(xiàn): 第一步、利用48個(gè)Gabor濾波器組成一個(gè)更健壯的濾波器； 第二步、使用第一步中的濾波器對(duì)原始圖像與待測(cè)圖像進(jìn)行相似性比較； 第三步、通過對(duì)稱與反對(duì)稱的濾波器計(jì)算出局部能量特征圖； 第四步、對(duì)比原始圖像與待測(cè)圖像的能量特征圖的平均交叉相關(guān)性； 第五步、根據(jù)第四步的結(jié)果，經(jīng)過歸一化，得到待檢測(cè)圖像的質(zhì)量評(píng)分。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于GES的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，第一步中，所述Garbor濾波器有如下形式:
P , 、 「(.x,2 + rV2)] 。Y 、Gi,^(^.v) = exp--~ cos(2^- —+ ￠))
Zo^λ


I V =χcos <9— v sin θ


I V =xsin (9+ V cos θ 其中:(x，y)表示像素點(diǎn)在圖像中的坐標(biāo)，λ表示波長(zhǎng)，θ表示濾波器對(duì)應(yīng)的角度，Θ e [O, π)，P表示相位，σ表示方差，Y表示空間比例，σ/λ表示頻域帶寬，設(shè)置:AeA= [1/2， 1/4， 1/8， 1/16]/nJ-Tc Ti Ti 2貧 Stc

6 3 2 3 6P = 0(對(duì)稱濾波器)或;T/2(反對(duì)稱濾波器) 從而一共建立了 48個(gè)不同頻率不同角度的Gabor濾波器。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于GES的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，第二步中，對(duì)于圖像f(x，y)，利用上面得到的Gabor濾波器，計(jì)算圖像經(jīng)過此Gabor濾波器后的輸出結(jié)果如下:

反 λβ'φ


(x -u,y- v)dudv。


Ω 其中，f (X，y)表示原始圖像，表示Gabor濾波器。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項(xiàng)所述的一種基于GES的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，第三步中，通過對(duì)稱與反對(duì)稱的濾波器計(jì)算局部能量特征圖，能量特征圖計(jì)算方法如下:
Ελ, Θ (x, y) = [Ra, θ,ο(χ.υ)2+Κλ, θ, π/2 (x, i)2V/2, 其中:(x，y)表示像素點(diǎn)在圖像中的坐標(biāo)，λ表示波長(zhǎng)，θ表示濾波器對(duì)應(yīng)的角度，θ e [0，Ir); 從做到右、從上到下一次是六種方向:6?e0 = [O,-,-,-, —,—]

6 3 2 3 6 和四個(gè)頻率: AeA= [1/2， 1/4， 1/8， 1/16]。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項(xiàng)所述的一種基于GES的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，第四步中，對(duì)于第一步到第三步得到的48張能量特征圖進(jìn)行相似性比較，通過下式得到能量特征圖的交叉相關(guān)性因子:Σ Σ fc." >■) - ?, ￥l (-v, >,) - eu ]
廠》 一χεΩ νεΩI義々=7'~ψ? OΣ Σ k.]2.Σ Σ IeL V) - Ε?_θ ]Iv xen yeQχ^?.veQj其中，表示原始圖像的能量特征圖在(X，y)點(diǎn)取到的值，瓦％表示原始圖像能量特征圖的均值；表示待測(cè)圖像的能量特征圖在(x，y)點(diǎn)取到的值表示待測(cè)圖像能量特征圖的均值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項(xiàng)所述的一種基于GES的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，第五步中，經(jīng)過歸一化，得到待檢測(cè)圖像的質(zhì)量評(píng)分:— (1YQ=CicJ=C- ΣΣ^，


\iyAiy& λ&Αθ€& J 其中:Νλ和化分別表示濾波器在頻率與方向上的不同取值的個(gè)數(shù)；ζ和《9都是常數(shù)，ζ = 100，<9 = 6。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK104134202SQ201410318481
【公開日】2014年11月5日 申請(qǐng)日期:2014年7月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月4日
【發(fā)明者】翟廣濤, 李鐸, 楊小康, 閔雄闊 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)