一種圖像質量評價值的修正方法和修正系統的製作方法

2023-06-14 09:59:51

專利名稱：一種圖像質量評價值的修正方法和修正系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及一種圖像質量評價技術，尤其涉及一種圖像質量評價值的修正方法和修正系統。

背景技術：
近年來數字視頻技術得到了蓬勃的發展。已經形成標準的H.264、MPEG-2、MPEG-4、JPEG2000、AVS等壓縮編解碼標準，在保持較好圖像質量的前提下可以達到很高的壓縮比。但在高壓縮比情況下，都會引入不同程度的圖像質量損傷。
客觀評價方法是指以電子測量的方式來對視頻質量做出評價。傳統的客觀評價方法是源於數據傳輸過程中的均方信噪比的思想，最常用的有計算均方差(Mean Squared Error，簡稱MSE)和峰值信噪比(PeakSignal-to-Noise Ratio，簡稱PSNR)。
MSE的表達式為 PSNR本質上與MSE相同，其表達式 2002年10月29日公開的中國專利申請號為02822660.7的發明專利申請「用於估算壓縮視頻數據客觀質量的方法和系統」，涉及一種用於估算編碼視頻數據質量，而不必訪問源數據或壓縮視頻比特流的方法和系統。此系統配置使用MPEG解碼器對壓縮視頻數據進行解碼，以生成解壓縮視頻數據。解碼數據被分析用以確定解壓縮視頻數據是否為內部編碼。如果是，則執行離散餘弦變換(DCT)用以在解壓縮視頻數據中對至少一個AC頻帶產生一組DCT係數。同時，對於解壓縮視頻數據的每個塊提取解壓縮視頻數據的幀的量化矩陣數據以及量化器尺度。此後，獲得轉化的DCT係數的方差，且隨後基於方差、量化矩陣和量化器尺度，確定每組所述DCT係數的平均量化誤差。最後，基於所得的平均量化誤差，計算峰值信噪比(PSNR)。
MSE與PSNR值計算這兩種方法看起來嚴格、直觀，但用它們所求得的結果常與人們主觀視覺效果不一致。如圖1a、圖1b和圖1c所示，圖1a為256×256×8bit的原始圖像；圖1b由原圖像加噪產生，噪聲為符合高斯分布的白噪聲；圖1c是通過壓縮原圖像的高頻DCT係數後重構得到的。圖1b和圖1c峰值信噪比分別為28.1653dB和27.9913dB。可知圖像的PSNR值與圖像質量成正比，雖然圖1b的PSNR值大於圖1c，但是圖1c的主觀評價值卻優於圖1b。這是因為MSE與PSNR是從總體上反映原始圖像和恢復圖像的差別，並不能反映少數像素點有較大灰度差別和較多像素點有較小灰度差別等各種情況。顯然對圖像匯總各個像素同樣對待，不能反映人眼的視覺特性。
因此，提供一種根據人眼視覺特性對圖像質量評價值進行修正的方法和修正系統成為現有技術中急需解決的技術問題。


發明內容
本發明的第一目的在於，針對現有技術中圖像質量評價值不能反映人眼的視覺特性而造成對圖像評價不準確的缺陷，提供一種能夠反映人眼的視覺特性，使視頻圖像的質量評價更加準確的圖像質量評價值的修正方法。
本發明的第二目的在於，針對現有技術中圖像質量評價值不能反映人眼的視覺特性而造成對圖像評價不準確的缺陷，提供一種能夠反映人眼的視覺特性，使視頻圖像的質量評價更加準確的圖像質量評價值的修正系統。
根據本發明的第一目的，提供一種圖像質量評價值的修正方法，包括對所述圖像的DCT係數進行「之」字形排列；將經過「之」字形排列的DCT係數劃分為多個頻域；計算每個頻域的修正係數和圖像質量評價值；根據所述修正係數修正所述圖像的圖像質量評價值。
根據本發明的第二目的，提供一種圖像質量評價值的修正系統，包括圖像預處理模塊，用於對所述圖像的DCT係數進行「之」字形排列；頻域劃分模塊，用於將經過「之」字形排列的DCT係數劃分為多個頻域；修正係數計算模塊，用於計算每個頻域修正係數；圖像質量評價模塊，用於計算每個頻域的圖像質量評價值；評價值修正模塊，用於根據所述修正係數對所述圖像評價值進行修正。
本發明的圖像質量評價值的修正方法和修正系統，通過根據人眼對圖像中不同頻率分量的敏感度對經過「之」字形排列的DCT係數劃分頻域，並計算每個頻域內的修正係數和圖像質量評價值，在根據所述修正係數修正所述圖像的圖像質量評價值。這樣，在視頻圖像客觀評價中引入人眼視覺特性分析，使視頻圖像的客觀質量評價更加準確，且實現非常便捷。



圖1a是原始參考圖象； 圖1b是參考圖像的第一處理後圖像； 圖1c是參考圖象的第二處理後圖像； 圖2是本發明第一實施例圖像質量評價值的修正系統的結構圖； 圖3是本發明第一實施例中修正係數計算模塊的結構圖； 圖4是本發明第一實施例圖像質量評價值的修正方法的流程圖； 圖5是本發明第一實施例對DCT係數進行「之」字形排列的示意圖； 圖6是本發明第一實施例中原始圖像、分頻域還原圖像以及兩者的差圖像的示意圖。

具體實施例方式 以下結合附圖對本發明進行詳細說明。
如圖2所示，本發明第一實施例圖像質量評價值的修正系統包括圖像預處理模塊202，對圖像的DCT係數進行「之」字形排列；頻域劃分模塊204，將經過「之」字形排列的DCT係數劃分為多個頻域；修正係數計算模塊206，計算每個頻域修正係數Q(j)；圖像質量評價模塊208，計算每個頻域的圖像質量評價值，如計算每個頻域的PSNRj或MSEj；評價值修正模塊210，根據修正係數Q(j)對圖像評價值進行修正。
其中，如圖3所示，修正係數計算模塊206具體包括平均值計算子模塊2062，用於計算每個頻域內DCT係數的加權平均值，第j個頻域內DCT係數的加權平均值

其中q(i)表示第j個頻域內的DCT係數，n為第j個頻域內的DCT係數的個數；歸一化計算子模塊2064，用於對所述每個頻域內DCT係數的加權平均值進行歸一化處理，第j個頻域內DCT係數的歸一化加權平均值，即修正係數

其中m表示頻域的個數。
評價值修正模塊包括峰值信噪比修正子模塊或均方差修正子模塊， 峰值信噪比修正子模塊，用於計算所有頻域的所述峰值信噪比與所述修正係數乘積之和，即所述修正後的峰值信噪比為

其中，PSNRj為第j個頻域的峰值信噪比； 均方差修正子模塊，用於計算所有頻域的均方差與所述修正係數乘積之和，即所述修正後的均方差為

其中MSEj為第j個頻域的均方差。
如圖4所示，本發明第一實施例圖像質量評價值的修正方法包括以下步驟 步驟402，對圖像的DCT係數進行「之」字形排列； 步驟404，將經過「之」字形排列的DCT係數劃分為多個頻域； 步驟406，計算每個頻域的修正係數和圖像質量評價值； 步驟408，根據修正係數修正圖像的圖像質量評價值。第一實施例中，經過DCT變換以及量化後的係數矩陣如下表所示， 如圖4所示，步驟402，按「之」形方式對上表數據進行排列。由於經過DCT變換後，低頻分量都集中在左上角，第一行第一列的元素為直流係數。對DCT係數進行「之」字形排列(如圖5所示)，使得圖像低頻分量先出現，高頻分量後出現。
步驟404，相同量級的係數可視為同屬一個頻帶，該劃分方法與DCT係數對應的圖像即為頻域圖像。結合圖5及上表所示，將「之」字排列後的第1至第6個元素劃為第一頻域；將第7至第15個元素劃為第二頻域；第16個至第26個元素劃為第三頻域；將第27到第49個元素劃為第四頻域；第50個到第64個元素劃為第五頻域。
各個頻域對圖像的內容貢獻差異較大。其中，第一頻域反映了整個圖像的平均亮度以及人眼最敏感的頻率分量；第二頻域和第三頻域包含部分人眼敏感的頻率分量；第四頻域包含圖像少量細節部分，對人眼敏感度的貢獻不明顯；第五頻域包含最不敏感的頻率分量，人眼幾乎無法感知。
以上只是對頻域劃分的較佳實施例，對「之」字形排列後的DCT係數的頻域劃分並不局限於此，例如頻域的個數也可以根據實際需要設置，第四和第五頻域可以合併為一個頻域。
步驟406中計算每個頻域的修正係數具體包括 步驟4062，計算每個頻域內DCT係數的加權平均值，第j個頻域內DCT係數的加權平均值

其中q(i)表示第j個頻域內的DCT係數，n為第j個頻域內的DCT係數的個數； 步驟4064，對每個頻域內DCT係數的加權平均值進行歸一化處理，第j個頻域內DCT係數的歸一化加權平均值

其中m表示頻域的個數。
步驟406中計算的圖像質量評價值可以為圖像的峰值信噪比PSNR或均方差MSE。
步驟408根據修正係數修正圖像的圖像質量評價值的具體操作為計算所有頻域的所述峰值信噪比或均方差與所述修正係數乘積之和，即修正後的峰值信噪比為

其中，PSNRj為第j個頻域的峰值信噪比； 修正後的均方差為

其中MSEj為第j個頻域的均方差。
根據上述實施例的圖像質量評價值的修正方法和修正系統對圖1b和圖1c的峰值信噪比重新進行計算。結果圖1b的XPSNR值為37.611dB，圖1c的XPSNR值為48.2884dB，可見經過修正後的XPSNR值更好的反映了圖像的直觀質量。
實驗證明，使用本發明實施例的圖像質量評價值的修正方法和修正系統，在視頻圖像客觀評價中引入人眼視覺特性分析，使視頻圖像的客觀質量評價更加準確，且實現非常便捷。
應說明的是以上實施例僅用以說明本發明而非限制，本發明也並不僅限於上述舉例，一切不脫離本發明的精神和範圍的技術方案及其改進，其均應涵蓋在本發明的權利要求範圍中。
權利要求
1.一種圖像質量評價值的修正方法，其特徵在於，包括
對圖像的DCT係數進行「之」字形排列；
將經過「之」字形排列的DCT係數劃分為多個頻域；
計算每個頻域的修正係數和圖像質量評價值；
根據所述修正係數修正所述圖像的圖像質量評價值。
2.根據權利要求1所述的圖像質量評價值的修正方法，其特徵在於，所述將經過「之」字形排列的DCT係數劃分為多個頻域的操作具體包括
將「之」字排列後的第1至第6個元素劃為第一頻域；將第7至第15個元素劃為第二頻域；第16個至第26個元素劃為第三頻域。
3.根據權利要求2所述的圖像質量評價值的修正方法，其特徵在於，所述將經過「之」字形排列的DCT係數劃分為多個頻域的操作還包括
將第27到第49個元素劃為第四頻域；第50個到第64個元素劃為第五頻域。
4.根據權利要求1至3所述的圖像質量評價值的修正方法，其特徵在於，所述計算每個頻域的修正係數的操作具體包括
計算每個頻域內DCT係數的加權平均值，第j個頻域內DCT係數的加權平均值
其中q(i)表示第j個頻域內的DCT係數，n為第j個頻域內的DCT係數的個數；
對所述每個頻域內DCT係數的加權平均值進行歸一化處理，第j個頻域內DCT係數的歸一化加權平均值
其中m表示頻域的個數。
5.根據權利要求4所述的圖像質量評價值的修正方法，其特徵在於，所述圖像質量評價值包括所述圖像的峰值信噪比或均方差。
6.根據權利要求5所述的圖像質量評價值的修正方法，其特徵在於，所述根據所述修正係數修正所述圖像的圖像質量評價值的操作具體包括
計算所有頻域的所述峰值信噪比或均方差與所述修正係數乘積之和，即所述修正後的峰值信噪比為
其中，PSNRj為第j個頻域的峰值信噪比，
或所述修正後的均方差為
其中MSEj為第j個頻域的均方差。
7.一種圖像質量評價值的修正系統，其特徵在於，包括
圖像預處理模塊，用於對所述圖像的DCT係數進行「之」字形排列；
頻域劃分模塊，用於將經過「之」字形排列的DCT係數劃分為多個頻域；
修正係數計算模塊，用於計算每個頻域修正係數；
圖像質量評價模塊，用於計算每個頻域的圖像質量評價值；
評價值修正模塊，用於根據所述修正係數對所述圖像評價值進行修正。
8.根據權利要求7所述的圖像質量評價值的修正系統，其特徵在於，所述修正係數計算模塊包括
平均值計算子模塊，用於計算每個頻域內DCT係數的加權平均值，第j個頻域內DCT係數的加權平均值
其中q(i)表示第j個頻域內的DCT係數，n為第j個頻域內的DCT係數的個數；
歸一化計算子模塊，用於對所述每個頻域內DCT係數的加權平均值進行歸一化處理，第j個頻域內DCT係數的歸一化加權平均值，即修正係數
其中m表示頻域的個數。
9.根據權利要求8所述的圖像質量評價值的修正系統，其特徵在於，所述評價值修正模塊包括峰值信噪比修正子模塊或均方差修正子模塊，
所述峰值信噪比修正子模塊，用於計算所有頻域的所述峰值信噪比與所述修正係數乘積之和，即所述修正後的峰值信噪比為
其中，PSNRj為第j個頻域的峰值信噪比；
所述均方差修正子模塊，用於計算所有頻域的均方差與所述修正係數乘積之和，即所述修正後的均方差為
其中MSEj為第j個頻域的均方差。
全文摘要
本發明公開了一種圖像質量評價值的修正方法和修正系統。其中圖像質量評價值的修正方法包括對圖像的DCT係數進行「之」字形排列；將經過「之」字形排列的DCT係數劃分為多個頻域；計算每個頻域的修正係數和圖像質量評價值；根據修正係數修正圖像的圖像質量評價值。本發明的圖像質量評價值的修正方法和修正系統，通過在視頻圖像客觀評價中引入人眼視覺特性分析，使視頻圖像的客觀質量評價更加準確，且實現非常便捷。
文檔編號H04N17/00GK101765026SQ200810240748
公開日2010年6月30日 申請日期2008年12月24日 優先權日2008年12月24日
發明者梅海波, 侯清富, 嚴砥 申請人:中國移動通信集團公司