一種考慮梯度方向差異的全參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像質(zhì)量評價(jià)的技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種考慮梯度方向差異的全參 考圖像質(zhì)量評價(jià)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 圖像質(zhì)量評價(jià)在很多圖像處理領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用。目前圖像質(zhì)量評價(jià)方法主要 分為主觀評價(jià)與客觀評價(jià)兩類。主觀評價(jià)是由一組人類觀察者在一定的環(huán)境與設(shè)備條件 下，通過對失真圖像進(jìn)行主觀評分，最后再通過統(tǒng)計(jì)的方法獲得圖像的質(zhì)量指標(biāo)。由于大多 數(shù)圖像處理系統(tǒng)的最終接收者是人，因此主觀評價(jià)最為準(zhǔn)確；但是主觀評價(jià)方法流程復(fù)雜， 耗時(shí)耗力，最為重要的是無法對圖像質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)的評價(jià)和監(jiān)測，很難應(yīng)用于圖像處理系 統(tǒng)中指導(dǎo)參數(shù)調(diào)整。反之，客觀評價(jià)首先提取圖像特征并通過計(jì)算模型來得到質(zhì)量指標(biāo)，可 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的質(zhì)量評價(jià)，并易于應(yīng)用到實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)中?？陀^質(zhì)量評價(jià)方法根據(jù)參考圖 像的可用或利用情況大體上可分為三類，即全參考、減少參考及無參考質(zhì)量評價(jià)。全參考質(zhì) 量評價(jià)針對參考圖像全部信息可用的情況；減少參考質(zhì)量評價(jià)針對參考圖像只有部分信息 或特征可用的情況；而無參考質(zhì)量評價(jià)針對參考圖像完全不可用的情況，如視頻通信系統(tǒng) 中接收端的質(zhì)量監(jiān)測。
[0003] 目前全參考圖像質(zhì)量評價(jià)中應(yīng)用最多的仍是均方誤差（MSE)或峰值信噪比 (PSNR)。MSE或PSNR通過統(tǒng)計(jì)參考圖像與失真圖像在每一像素位置上平均意義的亮度平均 誤差，計(jì)算簡單，且具有明確的物理意義，但沒有考慮人類視覺系統(tǒng)（HVS)對圖像質(zhì)量的感 知特性，與人眼主觀評價(jià)不完全一致。之后有學(xué)者對HVS特性進(jìn)行建模，嘗試用數(shù)學(xué)模型反 映HVS對圖像的感知特性，并對圖像進(jìn)行頻域分解，通過測量視覺誤差得到整體評價(jià)質(zhì)量。 這類基于HVS的質(zhì)量評價(jià)方法效果較好，但由于目前對HVS完整機(jī)理研宄還不夠完全，這類 方法還存在諸多限制，而且計(jì)算復(fù)雜度通常較高，限制了其實(shí)際應(yīng)用。
[0004] 為了在質(zhì)量評價(jià)性能與計(jì)算復(fù)雜度之間達(dá)到較好平衡，有學(xué)者嘗試通過提取人眼 敏感的圖像低層特征，并通過比較參考圖像與失真圖像的低層特征的差異程度來評價(jià)圖像 質(zhì)量。由于邊界或梯度信息是圖像重要的低層特征，也是人眼理解圖像內(nèi)容的重要依據(jù)，因 此常作為圖像質(zhì)量評價(jià)的特征。但目前評價(jià)算法大多僅利用了梯度的強(qiáng)度信息，很少考慮 梯度方向信息的差異，而失真會同時(shí)使梯度的強(qiáng)度和方向發(fā)生變化。而本發(fā)明能夠很好地 解決上面的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明目的在于提供一種考慮梯度方向差異的全參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法，該方法 在進(jìn)行圖像質(zhì)量評價(jià)時(shí)，不僅利用了梯度強(qiáng)度信息的差異，而且也有效地利用了梯度方向 信息的差異，因此具有更好的質(zhì)量評價(jià)性能，而且該方法計(jì)算簡單，復(fù)雜度很低，適合大批 量的自動(dòng)圖像質(zhì)量評價(jià)。
[0006] 方法流程：
[0007] 步驟1 :輸入?yún)⒖紙D像與待評價(jià)的失真圖像；
[0008] 步驟2 :將參考圖像與失真圖像進(jìn)行灰度化處理，只保留亮度信息進(jìn)行后續(xù)的圖 像質(zhì)量分析，舍去彩色信息；
[0009] 步驟3 :對參考圖像與失真圖像的亮度分量進(jìn)行2維平均低通濾波，2維平均低通 濾波器定義如下：
[0010]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種考慮梯度方向差異的全參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1:輸入?yún)⒖紙D像與失真圖像； 步驟2 :將參考圖像與失真圖像進(jìn)行灰度化處理，只保留亮度信息進(jìn)行后續(xù)的圖像質(zhì) 量分析，舍去彩色信息； 步驟3 :對參考圖像與失真圖像的亮度分量進(jìn)行2維平均低通濾波，2維平均低通濾波 器定義如下：
對低通濾波后的圖像寬度與高度都進(jìn)行1/2的空間下采樣，得到寬高均為原圖像尺寸 一半的對應(yīng)參考圖像R與對應(yīng)失真圖像D; 步驟4 :對上述步驟3得到的下采樣后的參考圖像R與失真圖像D使用Prewitt梯度算 子計(jì)算每一像素位置在水平、垂直、主對角線、次對角線共四個(gè)方向上的梯度強(qiáng)度，Prewitt 梯度算子在水平、垂直、主對角線、次對角線四個(gè)方向上的卷積核定義如下：
設(shè)參考圖像與失真圖像經(jīng)Prewitt梯度算子卷積后得到的四個(gè)方向的梯度強(qiáng)度圖分 別表示為Rh、Rv、Rd、Rs以及Dh、Dv、Dd、Ds，即有如下定義；
其中?表示二維卷積操作； 步驟5:計(jì)算參考圖像與失真圖像每一像素位置分別在四個(gè)方向上的梯度差異，計(jì)算 公式如下：
其中巧人/te!/?,e彳/;，^/，4 '分別表示參考圖像R與失真圖像D在某個(gè)方 向上像素位置為（i，j)的梯度強(qiáng)度，則表示參考圖像R與失真圖像D在某 個(gè)特定方向上像素位置為（i，j)的梯度強(qiáng)度差異； 步驟6 :統(tǒng)計(jì)參考圖像R與失真圖像D每一像素位置在四個(gè)方向上梯度強(qiáng)度差異的最 大值，公式如下：
步驟7 :通過計(jì)算參考圖像R與失真圖像D所有像素位置梯度強(qiáng)度差異最大值的算術(shù) 平均來評價(jià)整體圖像質(zhì)量，計(jì)算公式如下：
〇
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮梯度方向差異的全參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法，其特征 在于，所述方法的步驟4使用Prewitt梯度算子分別計(jì)算參考圖像與失真圖像在水平、垂 直、主對角線、次對角線四個(gè)方向的梯度強(qiáng)度圖，相比之前圖像質(zhì)量評價(jià)時(shí)的梯度信息提取 的主要改進(jìn)是：考慮到真實(shí)圖像內(nèi)容或邊界的復(fù)雜性，提取了四個(gè)方向的梯度強(qiáng)度信息，而 之前大多數(shù)質(zhì)量評價(jià)方法只計(jì)算水平與垂直兩個(gè)方向的梯度。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮梯度方向差異的全參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法，其特征 在于，所述方法的步驟5計(jì)算參考圖像與失真圖像每一像素位置分別在水平、垂直、主對角 線、次對角線四個(gè)方向上的梯度強(qiáng)度差異，相比大多數(shù)已有模型的改進(jìn)在于：對參考圖像與 失真圖像每一位置像素分別比較了四個(gè)方向上的梯度強(qiáng)度差異，更多地利用了梯度方向信 息。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮梯度方向差異的全參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法，其特征 在于，所述方法的步驟6統(tǒng)計(jì)參考圖像R與失真圖像D每一像素位置在四個(gè)方向上梯度強(qiáng) 度差異的最大值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮梯度方向差異的全參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法，其特征 在于，所述方法的步驟7通過計(jì)算所有像素位置梯度強(qiáng)度差異最大值的算術(shù)平均來評價(jià)整 體圖像質(zhì)量；相比大多數(shù)已有模型的改進(jìn)在于：不僅利用了梯度強(qiáng)度信息，也有效利用了 梯度方向信息進(jìn)行全參考的圖像質(zhì)量評價(jià)，評價(jià)效果更好。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮梯度方向差異的全參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法，其特征 在于，所述方法應(yīng)用于圖像質(zhì)量評價(jià)。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種考慮梯度方向差異的全參考圖像質(zhì)量評價(jià)方法，該方法首先對參考圖像與失真圖像進(jìn)行灰度化處理得到亮度分量，舍去彩色信息；對亮度分量進(jìn)行2維平均低通濾波，寬高都進(jìn)行1/2的空間下采樣，得到寬高均為原圖像尺寸一半的對應(yīng)圖像；使用Prewitt梯度算子計(jì)算下采樣后的參考圖像與失真圖像每一像素位置在水平、垂直、主對角線、次對角線共四個(gè)方向上的梯度強(qiáng)度；計(jì)算每一像素位置上參考圖像與失真圖像在四個(gè)方向上的梯度強(qiáng)度差異，并統(tǒng)計(jì)得到每一像素位置四個(gè)方向上梯度強(qiáng)度差異的最大值；最后利用所有像素位置梯度強(qiáng)度差異最大值的統(tǒng)計(jì)平均來評價(jià)整體圖像質(zhì)量。
【IPC分類】G06T7-00
【公開號】CN104574363
【申請?zhí)枴緾N201410766714
【發(fā)明人】崔子冠, 干宗良, 唐貴進(jìn), 劉峰, 朱秀昌
【申請人】南京郵電大學(xué)
【公開日】2015年4月29日
【申請日】2014年12月12日