基於熵的復小波域半盲圖像質量評測方法和系統的製作方法
2023-05-13 20:58:26 2
基於熵的復小波域半盲圖像質量評測方法和系統的製作方法
【專利摘要】本發明涉及圖像處理【技術領域】，公開了一種基於熵的復小波域半盲圖像質量評測方法和系統，該方法包括：對輸入的原始參考圖像和待測圖像進行子塊劃分，分別計算所有子塊的圖像信息熵，選擇熵值大於所有子塊的平均熵值的子塊；計算原始參考圖像和待測圖像的子塊的相位一致性值，並設置質量評測的視覺權重因子；對從原始參考圖像和待測圖像中選擇的子塊分別實施復小波變換；分別提取原始參考圖像和待測圖像的幅度和相位信息，結合視覺權重因子進行半盲圖像質量評測。本發明運用信息熵選取圖像中信息豐富的區域作為特徵信息提取的空間，並綜合利用了圖像的幅度和相位信息，實現了基於圖像主要特徵的客觀評測，並提高了圖像質量評測的效率。
【專利說明】基於熵的復小波域半盲圖像質量評測方法和系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像處理【技術領域】，特別涉及一種基於熵的復小波域半盲圖像質量評測方法和系統。
【背景技術】
[0002]在圖像傳輸、多媒體通信以及視頻處理等領域，圖像通常經受一定程度的失真，如加性噪聲、數據壓縮、幾何變形、運動模糊等造成的圖像失真。為便於後繼圖像的分析和處理，通常需要對圖像質量進行客觀地評測，評測結果將有利於對圖像處理系統中的算法設計參數進行優化配置、失真因素分析或圖像修復等，進而可保證獲取高質量的圖像信號。
[0003]一般說來，圖像質量的客觀評測包括全參考圖像質量評測方法、半盲評測方法(部分參考評測方法)以及盲評測方法(無參考評測方法)三種。全參考圖像質量評測方法需要原始圖像的全部信息，在實際圖像處理系統中，由於圖像數據量大，在圖像處理接收端往往難以獲取全部的原始圖像，因此，全參考圖像質量評測方法的實際應用有其局限性。半盲評測方法也就是需要原始參考圖像的部分信息，如從圖像中提取的特徵信息作為質量評測方法的參考，該方法只需要部分信息，數據量較小，對實際圖像處理系統的數據傳輸和處理的影響不大，因此，比較實用。盲評測方法也就是無參考評測方法，即是在圖像處理接收端不需要原始圖像信息作為參考，自動地對圖像進行質量評測。該方法由於不知道圖像的先驗信息，在質量評測算法設計方面具有非常大的挑戰性，在實際中的應用也不多。
[0004]目前，現有技術中最成熟的圖像質量評測方案包括基於峰值信噪比的方法和基於結構相似度的方法。這兩種方法實質上都需要原始參考圖像的參與，屬於全參考圖像質量評測方法，在實際應用中都具有一定的局限性。基於峰值信噪比的方法直接對圖像的像素進行處理，即計算原始參考圖像與待測圖像之間的能量差異，求出它們的峰值信噪比；基於結構相似度的方法充分考慮了圖像的亮度信息、對比度信息以及結構信息，根據原始參考圖像與待測圖像之間關於上述信息的相關性進行評測。這兩種方法均有計算簡單高效的優點，但同時這兩種方法也都僅僅考慮了圖像空域的結構特點，忽略了圖像的幾何特徵、相位特徵等信息，不能較好地反映人眼對圖像的真實感受，也難以較好地體現圖像質量評測的主客觀一致性。
【發明內容】
[0005]針對現有技術的缺陷，本發明所要解決的技術問題是如何較好地體現圖像質量評測的主客觀一致性。
[0006]為解決上述問題，一方面本發明提供了一種基於熵的復小波域半盲圖像質量評測方法，包括步驟:
[0007]對輸入的原始參考圖像和待測圖像進行子塊劃分，分別計算所有子塊的圖像信息熵，選擇熵值大於所有子塊的平均熵值的子塊；
[0008]計算原始參考圖像和待測圖像的子塊的相位一致性值，並設置質量評測的視覺權重因子；
[0009]對從原始參考圖像和待測圖像中選擇的子塊分別實施復小波變換；
[0010]分別提取原始參考圖像和待測圖像的幅度和相位信息，結合視覺權重因子進行半盲圖像質量評測。
[0011]優選地，所述方法還包括步驟:
[0012]採用曲線擬合方式對質量評測結果進行驗證，以衡量評測的主客觀一致性。
[0013]優選地，所述復小波變換分解的層數為3層，濾波器為近似對稱的13，19-抽頭濾波器和Q_Shiftl4，14抽頭濾波器。
[0014]優選地，所述方法中，根據像素的分布概率分別計算所有子塊的圖像信息熵。
[0015]優選地，所述方法中，所述半盲圖像質量評測具體包括步驟:
[0016]首先根據所述幅度和相位信息計算子塊之間的質量評測值；
[0017]隨後綜合所有圖像子塊的質量評測值並結合視覺權重因子對整幅圖像進行質量評測。
[0018]另一方面，本發明還同時提供了一種基於熵的復小波域半盲圖像質量評測系統，所述系統包括:
[0019]信息熵模塊，用於對輸入的原始參考圖像和待測圖像進行子塊劃分，分別計算所有子塊的圖像信息熵，選擇熵值大於所有子塊的平均熵值的子塊；
[0020]權重模塊，用於計算原始參考圖像和待測圖像的子塊的相位一致性值，並設置質量評測的視覺權重因子；
[0021]復小波變換模塊，用於對從原始參考圖像和待測圖像中選擇的子塊分別實施復小波變換；
[0022]評測模塊，用於分別提取原始參考圖像和待測圖像的幅度和相位信息，結合視覺權重因子進行半盲圖像質量評測。
[0023]優選地，所述系統還包括:
[0024]驗證模塊，用於採用曲線擬合方式對質量評測結果進行驗證，以衡量評測的主客觀一致性。
[0025]優選地，所述復小波變換模塊中:
[0026]所述復小波變換分解的層數為3層，濾波器為近似對稱的13，19-抽頭濾波器和Q-ShiftH, 14抽頭濾波器。
[0027]優選地，所述信息熵模塊中進一步包括:
[0028]熵計算模塊，用於根據像素的分布概率分別計算所有子塊的圖像信息熵。
[0029]優選地，所述評測模塊中進一步包括:
[0030]子塊評測模塊，用於根據所述幅度和相位信息計算子塊之間的質量評測值；
[0031]綜合評測模塊，用於綜合所有圖像子塊的質量評測值並結合視覺權重因子對整幅圖像進行質量評測。
[0032]本發明對基於結構相似度的方法進行了改進，運用信息熵選取了圖像中邊緣、紋理以及輪廓等信息豐富的區域作為特徵信息提取的空間，並綜合利用了圖像的幅度和相位信息，實現了基於圖像主要特徵的客觀評測，並提高了圖像質量評測的效率。【專利附圖】
【附圖說明】
[0033]圖1為本發明的一個實施例中基於熵的復小波域半盲圖像質量評測方法的流程示意圖；
[0034]圖2為本發明的一個優選實施例中的方法流程示意圖；
[0035]圖3為現有技術中基於結構相似度的質量評測的主客觀一致性仿真結果示意圖；
[0036]圖4為本發明的質量評測的主客觀一致性仿真結果示意圖。
【具體實施方式】
[0037]下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實施例為實施本發明的較佳實施方式，所述描述是以說明本發明的一般原則為目的，並非用以限定本發明的範圍。本發明的保護範圍應當以權利要求所界定者為準，基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
[0038]考慮到基於結構相似度的評測方法在圖像質量評測領域中具有代表性，本發明主要是針對基於結構相似度的方法進行的改進。現有技術的方法的主要缺點為:僅僅考慮了圖像的空域結構屬性之間的相關性，忽略了圖像自身的幾何特徵和相位特徵，導致該方法沒有較好地體現圖像質量評測的主客觀一致性。因此，本發明根據信息熵能較好地反映圖像邊緣、輪廓等突變區域的特點，選取圖像中信息熵大的區域作為特徵空間，運用復小波變換技術提取圖像的幅度特徵信息和相位特徵信息，並基於圖像的邊緣、幅度以及相位等部分特徵信息設計了一種半盲圖像質量評測方法。參見圖1，在本發明的一個實施例中，基於熵的復小波域半盲圖像質量評測方法包括步驟:
[0039]對輸入的原始參考圖像和待測圖像進行子塊劃分，分別計算所有子塊的圖像信息熵，選擇熵值大於所有子塊的平均熵值的子塊；
[0040]計算原始參考圖像和待測圖像的子塊的相位一致性值，並設置質量評測的視覺權重因子；
[0041]對從原始參考圖像和待測圖像中選擇的子塊分別實施復小波變換；
[0042]分別提取原始參考圖像和待測圖像的幅度和相位信息，結合視覺權重因子進行半盲圖像質量評測。
[0043]下面進一步結合實例對本發明的優選實施方式做進一步的說明。
[0044]其中，進一步參見圖2，對輸入的原始參考圖像I1和待測圖像I2進行子塊劃分，子塊大小為16X16 ;分別計算所有子塊的圖像信息熵:
[0045]
【權利要求】
1.一種基於熵的復小波域半盲圖像質量評測方法，其特徵在於，所述方法包括步驟: 對輸入的原始參考圖像和待測圖像進行子塊劃分，分別計算所有子塊的圖像信息熵，選擇熵值大於所有子塊的平均熵值的子塊； 計算原始參考圖像和待測圖像的子塊的相位一致性值，並設置質量評測的視覺權重因子; 對從原始參考圖像和待測圖像中選擇的子塊分別實施復小波變換； 分別提取原始參考圖像和待測圖像的幅度和相位信息，結合視覺權重因子進行半盲圖像質量評測。
2.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述方法還包括步驟: 採用曲線擬合方式對質量評測結果進行驗證，以衡量評測的主客觀一致性。
3.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述復小波變換分解的層數為3層，濾波器為近似對稱的13，19-抽頭濾波器和Q_Shiftl4，14抽頭濾波器。
4.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述方法中，根據像素的分布概率分別計算所有子塊的圖像信息熵。
5.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述方法中，所述半盲圖像質量評測具體包括步驟: 首先根據所述幅度和相位信息計算子塊之間的質量評測值； 隨後綜合所有圖像子塊的質量評測值並結合視覺權重因子對整幅圖像進行質量評測。
6.一種基於熵的復小波域半盲圖像質量評測系統，其特徵在於，所述系統包括: 信息熵模塊，用於對輸入的原始參考圖像和待測圖像進行子塊劃分，分別計算所有子塊的圖像信息熵，選擇熵值大於所有子塊的平均熵值的子塊； 權重模塊，用於計算原始參考圖像和待測圖像的子塊的相位一致性值，並設置質量評測的視覺權重因子； 復小波變換模塊，用於對從原始參考圖像和待測圖像中選擇的子塊分別實施復小波變換； 評測模塊，用於分別提取原始參考圖像和待測圖像的幅度和相位信息，結合視覺權重因子進行半盲圖像質量評測。
7.如權利要求6所述的系統，其特徵在於，所述系統還包括: 驗證模塊，用於採用曲線擬合方式對質量評測結果進行驗證，以衡量評測的主客觀一致性。
8.如權利要求6所述的系統，其特徵在於，所述復小波變換模塊中: 所述復小波變換分解的層數為3層，濾波器為近似對稱的13，19-抽頭濾波器和Q-ShiftH, 14抽頭濾波器。
9.如權利要求6所述的系統，其特徵在於，所述信息熵模塊中進一步包括: 熵計算模塊，用於根據像素的分布概率分別計算所有子塊的圖像信息熵。
10.如權利要求6所述的系統，其特徵在於，所述評測模塊中進一步包括: 子塊評測模塊，用於根據所述幅度和相位信息計算子塊之間的質量評測值； 綜合評測模塊，用於綜合所有圖像子塊的質量評測值並結合視覺權重因子對整幅圖像進行質量評測。
【文檔編號】H04N17/00GK103945217SQ201410157669
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年4月17日 優先權日:2014年4月17日
【發明者】劉金華 申請人:四川九洲電器集團有限責任公司