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一種全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和裝置與流程

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一種全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和裝置與流程

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,特別是指一種全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和裝置。



背景技術(shù):

目前,圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)在很多圖像和視頻處理領(lǐng)域中得到了大量的應(yīng)用,例如壓縮、存儲(chǔ)、融合、增強(qiáng)、恢復(fù)等??陀^圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的目標(biāo)是開(kāi)發(fā)出量化的評(píng)價(jià)方法去預(yù)測(cè)失真圖像的質(zhì)量,使預(yù)測(cè)值能夠和主觀評(píng)價(jià)保持一致。傳統(tǒng)的客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法包括峰值信噪比(peaksignaltonoise,psnr)和均方誤差(meansquarederror,mse),這兩種方法被大量使用。盡管這兩種方法有清晰的物理意義,并且計(jì)算簡(jiǎn)單,但是其計(jì)算結(jié)果經(jīng)常和主觀評(píng)價(jià)不一致,因?yàn)樗鼈儍H僅計(jì)算了參考圖像和失真圖像像素之間的差別,沒(méi)有考慮到人類視覺(jué)系統(tǒng)的特性。

sheikh等人提出了自然場(chǎng)景分析的信息保真度準(zhǔn)則方法(visualinformationfidelity,vif)(hamidrahimsheikh,alanc.bovik,“imageinformationandvisualqualitysheikh”,ieeetrans.imageprocess.,2006,15(2),pp.430-444),此方法把信息理論應(yīng)用在圖像保真度測(cè)量中,通過(guò)評(píng)測(cè)參考圖像和失真圖像共同信息的多少來(lái)評(píng)價(jià)失真圖像的質(zhì)量。wangzhou提出了結(jié)構(gòu)相似度方法(structuralsimilarity,ssim)(zhouwang,alanconradbovik,hamidrahimsheikh,eerop.simoncelli,“imagequalityassessment:fromerrorvisibilitytostructuralsimilarity”,ieeetrans.imageprocess.,2004,13(4),pp.600-612)。ssim方法假設(shè)人類視覺(jué)系統(tǒng)高度自適應(yīng)地提取場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)信息,此方法受到很大的關(guān)注,但是此方法不能夠正確評(píng)價(jià)模糊圖像的質(zhì)量,而且沒(méi)有結(jié)合人眼的視覺(jué)特性?;趕sim方法,chun-lingyang提出了小波變換域的結(jié)構(gòu)相似度方法(discretewavelettransform-basedstructuralsimilarity,dwt-ssim)(chun-lingyang,wen-ruigao,lai-manpo,“discretewavelettransform-basedstructuralsimilarityforimagequalityassessment”,proc.int.conf.imageprocess.icip,sandiego,unitedstates,october2008)。但是小波變換僅僅能夠最優(yōu)地表示一維奇異點(diǎn)數(shù)據(jù),不能最優(yōu)地表示二維的圖像數(shù)據(jù)。wang-qlim提出了離散不可分離剪切波變換(discretenonseparableshearlettransform,dnst)(wang-qlim,“nonseparableshearlettransform”,ieeetrans.imageprocess.,2013,22(5),pp.2056-2065)。離散不可分離剪切波變換在各個(gè)尺度和方向上形成局部化波形的緊框架,能夠最稀疏地表示圖像,克服了小波變換的缺陷。



技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

有鑒于此,本發(fā)明的目的在于提出一種全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和裝置,能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)不全面、準(zhǔn)確性不高的問(wèn)題。

基于上述目的本發(fā)明提供全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,包括:

分別對(duì)參考圖像和失真圖像進(jìn)行離散不可分離剪切波變換,得到不同尺度下不同方向的剪切波子帶系數(shù);

計(jì)算每個(gè)尺度中每個(gè)方向離散不可分離剪切波變換子帶每個(gè)塊的結(jié)構(gòu)相似度;

根據(jù)所述每個(gè)塊的結(jié)構(gòu)相似度,計(jì)算每個(gè)尺度中每個(gè)方向離散不可分離剪切波變換子帶系數(shù)的結(jié)構(gòu)相似度;

通過(guò)計(jì)算離散不可分離剪切波變換每個(gè)尺度的結(jié)構(gòu)相似度,計(jì)算整體圖像的結(jié)構(gòu)相似度,作為失真圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)值。

在本發(fā)明中,所述得到不同尺度下不同方向的剪切波子帶系數(shù),包括:xmn和ymn分別表示參考圖像和失真圖像離散不可分離剪切波變換第m級(jí)尺度下第n個(gè)方向的子帶系數(shù);

在剪切波變換中,使用仿射系統(tǒng)理論;對(duì)于二維系統(tǒng),復(fù)合膨脹仿射系統(tǒng)的公式:

其中,ψ∈l2(r2),a和b是2×2可逆矩陣,并且|detb|=1;膨脹矩陣aj和尺度變換有關(guān),矩陣bl和旋轉(zhuǎn)、剪切有關(guān);

其中,a=a0是各向異性的膨脹矩陣,b=b0是剪切矩陣,它們的形式:

對(duì)剪切波變換子帶系數(shù)計(jì)算結(jié)構(gòu)相似度;

對(duì)比度敏感特性曲線函數(shù)的形式:

h(f)=2.6×(0.0192+0.114f)×exp[-(0.114f)1.1]

其中,f是空間頻率。

在本發(fā)明中,ssimmnk表示參考圖像和失真圖像離散不可分離剪切波變換第m級(jí)尺度下第n個(gè)方向子帶第k個(gè)塊的結(jié)構(gòu)相似度:

ssimmnk(xmnk,ymnk)=[l(xmnk,ymnk)]α×[c(xmnk,ymnk)]β×[s(xmnk,ymnk)]γ

其中,xmnk和ymnk分別表示參考圖像和失真圖像離散不可分離剪切波變換第m級(jí)尺度下第n個(gè)方向子帶第k個(gè)塊的系數(shù);l(x,y)表示xmnk和ymnk的亮度比較,c(x,y)表示xmnk和ymnk的對(duì)比度比較,s(x,y)表示xmnk和ymnk的結(jié)構(gòu)比較;α、β、γ表示系數(shù),全部設(shè)置為1。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中,l(x,y)、c(x,y)和s(x,y)的形式:

其中,μx和μy分別表示xmnk和ymnk的平均值,σx和σy分別表示xmnk和ymnk的標(biāo)準(zhǔn)差,σxy表示xmnk和ymnk的協(xié)方差,c1、c2和c3表示小常量。

在本發(fā)明中,使用下面的公式計(jì)算每個(gè)尺度中每個(gè)方向離散不可分離剪切波變換子帶系數(shù)的結(jié)構(gòu)相似度,其中ssimmn表示第m級(jí)尺度第n個(gè)方向離散不可分離剪切波變換子帶系數(shù)的結(jié)構(gòu)相似度:

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中,所述計(jì)算離散不可分離剪切波變換每個(gè)尺度的結(jié)構(gòu)相似度包括:

其中,ssimm表示第m級(jí)尺度的結(jié)構(gòu)相似度,ωmn表示第m級(jí)尺度下第n個(gè)方向子帶的權(quán)值。

在本發(fā)明中,使用plccmn作為第m級(jí)第n個(gè)方向子帶的權(quán)值ωmn,ωmn=plccmn;

其中,ai是每個(gè)失真圖像第m級(jí)尺度第n個(gè)方向子帶的結(jié)構(gòu)相似度ssimmn,bi是每個(gè)失真圖像的主觀評(píng)價(jià)值。

在本發(fā)明中,所述計(jì)算整體圖像的結(jié)構(gòu)相似度ntst-ssim(x,y),包括:

其中,ωm表示第m級(jí)尺度的權(quán)值。

在本發(fā)明的一些實(shí)施例中,ωm=h(f)|f=m,而

h(f)=2.6×(0.0192+0.114f)×exp[-(0.114f)1.1]。

另外,本發(fā)明還根據(jù)上面所述的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,提供了一種全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)裝置,包括:

子帶系數(shù)獲取單元,用于分別對(duì)參考圖像和失真圖像進(jìn)行離散不可分離剪切波變換,得到不同尺度下不同方向的剪切波子帶系數(shù);

塊結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算單元,用于計(jì)算每個(gè)尺度中每個(gè)方向離散不可分離剪切波變換子帶每個(gè)塊的結(jié)構(gòu)相似度;

子帶系數(shù)結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算單元,用于根據(jù)所述每個(gè)塊的結(jié)構(gòu)相似度,計(jì)算每個(gè)尺度中每個(gè)方向離散不可分離剪切波變換子帶系數(shù)的結(jié)構(gòu)相似度;

圖像結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算單元,用于通過(guò)計(jì)算離散不可分離剪切波變換每個(gè)尺度的結(jié)構(gòu)相似度,計(jì)算整體圖像的結(jié)構(gòu)相似度,作為失真圖像的評(píng)價(jià)值。

從上面所述可以看出,本發(fā)明提供的一種全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和裝置,在離散不可分離剪切波變換域中,提取不同尺度和不同方向子帶的結(jié)構(gòu)相似性,并且使用不同的權(quán)值求和,作為評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)。本發(fā)明提出的方法和主觀評(píng)價(jià)有很好的一致性,并且能夠很好的預(yù)測(cè)單調(diào)性和準(zhǔn)確性。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例中全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的流程示意圖;

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白,以下結(jié)合具體實(shí)施例,并參照附圖,對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。

需要說(shuō)明的是,本發(fā)明實(shí)施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是為了區(qū)分兩個(gè)相同名稱非相同的實(shí)體或者非相同的參量,可見(jiàn)“第一”“第二”僅為了表述的方便,不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的限定,后續(xù)實(shí)施例對(duì)此不再一一說(shuō)明。

參閱圖1所示,為本發(fā)明實(shí)施例中全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和裝置的結(jié)構(gòu)示意圖,包括步驟:

步驟101,分別對(duì)參考圖像和失真圖像進(jìn)行離散不可分離剪切波變換,得到不同尺度下不同方向的剪切波子帶系數(shù)。

在實(shí)施例中,xmn和ymn分別表示參考圖像和失真圖像離散不可分離剪切波變換第m級(jí)尺度下第n個(gè)方向的子帶系數(shù)。

另外,在剪切波變換中,使用了經(jīng)典的仿射系統(tǒng)理論。對(duì)于二維系統(tǒng),復(fù)合膨脹仿射系統(tǒng)的公式如式(1)所示。其中,ψ∈l2(r2),a和b是2×2可逆矩陣,并且|detb|=1。膨脹矩陣aj和尺度變換有關(guān),矩陣bl和旋轉(zhuǎn)、剪切有關(guān)。

其中,a=a0是各向異性的膨脹矩陣,b=b0是剪切矩陣,它們的形式如式(2)所示:

剪切波具有高度的方向敏感性和空域局部化特性。離散不可分離剪切波變換使用由不可分離因子生成的緊支撐剪切波。使用離散不可分離剪切波變換,一個(gè)圖像能夠表示成不同尺度下不同方向的多個(gè)子帶,每個(gè)子帶仍然保留著原始圖像的基本輪廓。一個(gè)圖像在進(jìn)行離散不可分離剪切波變換之后,沒(méi)有丟失像素之間的結(jié)構(gòu)信息。所以,可以直接計(jì)算剪切波子帶系數(shù)的結(jié)構(gòu)相似性。

人眼對(duì)不同的空間頻率具有不同的敏感性。對(duì)比度敏感特性曲線(contrastsensitivityfunction,csf)能夠描述人眼視覺(jué)系統(tǒng)的這種特性,對(duì)比度敏感特性曲線函數(shù)的形式如式(3)所示。其中,f是空間頻率。對(duì)比度敏感特性曲線函數(shù)表明,人眼對(duì)中間頻率比高頻和低頻具有更高的敏感性。在對(duì)圖像進(jìn)行離散不可分離剪切波變換之后,圖像被分解成具有不同空間頻率的多個(gè)子帶。

h(f)=2.6×(0.0192+0.114f)×exp[-(0.114f)1.1](3)

步驟102,計(jì)算每個(gè)尺度中每個(gè)方向離散不可分離剪切波變換子帶每個(gè)塊的結(jié)構(gòu)相似度。其具體的實(shí)施過(guò)程包括:

ssimmnk表示參考圖像和失真圖像離散不可分離剪切波變換第m級(jí)尺度下第n個(gè)方向子帶第k個(gè)塊的結(jié)構(gòu)相似度,如式(4)所示:

ssimmnk(xmnk,ymnk)=[l(xmnk,ymnk)]α×[c(xmnk,ymnk)]β×[s(xmnk,ymnk)]γ(4)

其中,xmnk和ymnk分別表示參考圖像和失真圖像離散不可分離剪切波變換第m級(jí)尺度下第n個(gè)方向子帶第k個(gè)塊的系數(shù);l(x,y)表示xmnk和ymnk的亮度比較,c(x,y)表示xmnk和ymnk的對(duì)比度比較,s(x,y)表示xmnk和ymnk的結(jié)構(gòu)比較。α、β、γ表示系數(shù),全部設(shè)置為1。

更進(jìn)一步地,l(x,y)、c(x,y)和s(x,y)的具體形式如式(5)~(7)所示:

其中,μx和μy分別表示xmnk和ymnk的平均值,σx和σy分別表示xmnk和ymnk的標(biāo)準(zhǔn)差,σxy表示xmnk和ymnk的協(xié)方差,c1、c2和c3表示小常量。

步驟103,計(jì)算每個(gè)尺度中每個(gè)方向離散不可分離剪切波變換子帶系數(shù)的結(jié)構(gòu)相似度。

作為實(shí)施例,使用下面的公式(8)計(jì)算每個(gè)尺度中每個(gè)方向離散不可分離剪切波變換子帶系數(shù)的結(jié)構(gòu)相似度,其中ssimmn表示第m級(jí)尺度第n個(gè)方向離散不可分離剪切波變換子帶系數(shù)的結(jié)構(gòu)相似度。

步驟104,計(jì)算離散不可分離剪切波變換每個(gè)尺度的結(jié)構(gòu)相似度。具體的實(shí)施過(guò)程包括:

如式(9)所示:

其中,ssimm表示第m級(jí)尺度的結(jié)構(gòu)相似度,ωmn表示第m級(jí)尺度下第n個(gè)方向子帶的權(quán)值。計(jì)算主觀評(píng)價(jià)值和第m級(jí)尺度下第n個(gè)方向結(jié)構(gòu)相似值ssimmn(xmn,ymn)的spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)plccmn。plccmn表示第m級(jí)第n個(gè)方向子帶預(yù)測(cè)值和主觀評(píng)價(jià)值的相關(guān)程度,所以它能夠用來(lái)表示人眼對(duì)此子帶的敏感程度。在此發(fā)明的實(shí)施例中,使用plccmn作為第m級(jí)第n個(gè)方向子帶的權(quán)值ωmn,如式(10)所示:ωmn=plccmn(10)

其中,ai是每個(gè)失真圖像第m級(jí)尺度第n個(gè)方向子帶的結(jié)構(gòu)相似度ssimmn,bi是每個(gè)失真圖像的主觀評(píng)價(jià)值。

步驟105,計(jì)算整體圖像的結(jié)構(gòu)相似度ntst-ssim(x,y)。具體的實(shí)施包括:

如式(11)所示:

其中,ωm表示第m級(jí)尺度的權(quán)值??梢允褂脤?duì)比度敏感特性曲線計(jì)算ωm。

其中,ωm=h(f)|f=m,而

h(f)=2.6×(0.0192+0.114f)×exp[-(0.114f)1.1]。

作為本發(fā)明另一方面的實(shí)施例,參閱圖2所示,為本發(fā)明實(shí)施例中全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。在實(shí)施例中,所述的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)裝置包括依次連接的子帶系數(shù)獲取單元201、塊結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算單元202、子帶系數(shù)結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算單元203以及圖像結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算單元204。其中,子帶系數(shù)獲取單元201分別對(duì)參考圖像和失真圖像進(jìn)行離散不可分離剪切波變換,得到不同尺度下不同方向的剪切波子帶系數(shù)。塊結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算單元202計(jì)算每個(gè)尺度中每個(gè)方向離散不可分離剪切波變換子帶每個(gè)塊的結(jié)構(gòu)相似度。子帶系數(shù)結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算單元203根據(jù)所述每個(gè)塊的結(jié)構(gòu)相似度,計(jì)算每個(gè)尺度中每個(gè)方向離散不可分離剪切波變換子帶系數(shù)的結(jié)構(gòu)相似度。圖像結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算單元204通過(guò)計(jì)算每個(gè)尺度離散不可分離剪切波變換的結(jié)構(gòu)相似度,計(jì)算整體圖像的結(jié)構(gòu)相似度。

需要說(shuō)明的是,所述全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)裝置每個(gè)單元以及單元之間進(jìn)行工作時(shí)的步驟、過(guò)程以及各種實(shí)施例已在上面的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法中詳細(xì)說(shuō)明了,在此不再作重復(fù)論述。

本發(fā)明提供的一種全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和裝置,在離散不可分離剪切波變換域中,提取不同尺度和不同方向子帶的結(jié)構(gòu)相似性,并且使用不同的權(quán)值求和,作為評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)。

可以使用live圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)庫(kù)評(píng)估本發(fā)明提出的ntst-ssim方法。live數(shù)據(jù)庫(kù)包括29個(gè)參考圖像、779個(gè)失真圖像,共有5中失真類型:jpeg2000壓縮(可以用jp2000表示)、jpeg壓縮(可以用jpeg表示)、白噪聲(可以用wn表示)、高斯模糊(可以用gb表示)、使用快速衰退瑞利信道傳輸jpeg2000圖像的傳輸錯(cuò)誤(可以用ff表示)。

使用3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)用來(lái)測(cè)量客觀評(píng)價(jià)方法的性能。spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)(spearmanrank-ordercorrelationcoefficient,srocc)用來(lái)測(cè)量預(yù)測(cè)的單調(diào)性。使用非線性回歸為主觀評(píng)價(jià)值和預(yù)測(cè)值提供非線性映射。在進(jìn)行非線性映射之后,分別使用pearson線性相關(guān)系數(shù)(linearcorrelationcoefficient,plcc)和均方根誤差(rootmeansquareerror,rmse)用來(lái)評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)的相關(guān)性和準(zhǔn)確度。srocc值和plcc值越大,rmse越小,表示預(yù)測(cè)性能越好。

本發(fā)明提出的方法和經(jīng)典方法三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的比較結(jié)果如表1~3所示,最好的性能參數(shù)使用粗體表示。被比較的經(jīng)典方法包括psnr、ssim、dwt-ssim、vif。在本發(fā)明提出的方法dnst-ssim中,使用5級(jí)離散不可分離剪切波變換,從最低尺度到最高尺度,每個(gè)尺度的方向數(shù)量依次是8、8、8、16、16。

表1:srocc指標(biāo)的比較

表2:plcc指標(biāo)的比較

表3:rmse指標(biāo)的比較

從表1~3中,可以清晰的看出,本發(fā)明提出的方法dnst-ssim的性能在所有失真類型上超過(guò)了所有的其它方法。而且,dnst-ssim方法的整體性能在這三個(gè)指標(biāo)上超過(guò)了其它方法。

在本發(fā)明中,提出了一種新的基于離散不可分離剪切波變換域結(jié)構(gòu)相似性的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法dsnt-ssim。在此方法中,使用了離散不可分離剪切波變換,并且考慮到了人眼視覺(jué)系統(tǒng)的特性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表面,本發(fā)明提出的方法dnst-ssim在性能上超過(guò)了其它方法,和主觀評(píng)價(jià)具有更好的一致性,并且能夠很好的預(yù)測(cè)單調(diào)性和準(zhǔn)確性。

綜上所述,本發(fā)明提供的一種全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和裝置,創(chuàng)造性地使用剪切波變換子帶系數(shù)的特征,提出了一種和人類視覺(jué)系統(tǒng)保持一致的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和裝置;對(duì)離散不可分離剪切波變換的子帶計(jì)算結(jié)構(gòu)相似度,能夠得到每個(gè)子帶的結(jié)構(gòu)相似性值,然后對(duì)不同的子帶設(shè)置不同的權(quán)值。根據(jù)對(duì)比度敏感特性曲線,人眼對(duì)不同的頻率具有不同的敏感性,從而得到不同的權(quán)值;本發(fā)明具有廣泛、重大的推廣意義;最后,整個(gè)所述的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法和裝置緊湊,易于控制。

所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:以上任何實(shí)施例的討論僅為示例性的,并非旨在暗示本公開(kāi)的范圍(包括權(quán)利要求)被限于這些例子;在本發(fā)明的思路下,以上實(shí)施例或者不同實(shí)施例中的技術(shù)特征之間也可以進(jìn)行組合,步驟可以以任意順序?qū)崿F(xiàn),并存在如上所述的本發(fā)明的不同方面的許多其它變化,為了簡(jiǎn)明它們沒(méi)有在細(xì)節(jié)中提供。

本發(fā)明的實(shí)施例旨在涵蓋落入所附權(quán)利要求的寬泛范圍之內(nèi)的所有這樣的替換、修改和變型。因此,凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi),所做的任何省略、修改、等同替換、改進(jìn)等,均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。

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