[发明专利]基于图像信息人眼可感知度的图像质量表征方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及当图像是用于人眼探测识别时的一种基于人眼视觉的图像质量表征方法。

背景技术

图像作为视觉信息的载体，已经广泛应用于各种不同的领域，然而由于成像与图像显示过程中各种因素的影响，并不是所有图像都能很好地满足任务需求，因此，评价一幅图像的好坏就显得极为重要。不同的任务对图像质量的要求是不同的，视频传输要求图像能够尽可能多地保持原始图像的特征，目标识别要求图像中待识别的目标尽可能突出……。因此，图像质量的表征一定是针对特定意义的。探索不同目的下如何表征图像质量已成为图像处理领域的一个热点问题。

图像质量表征方法可分为主观图像质量表征方法和客观图像质量表征方法两类。主观图像质量表征方法主要是让观察者依据事先制定好的标准凭经验对图像质量进行评判，给出图像质量分值。客观图像质量表征方法根据评价过程中有无原始图像参考，可以将其分为有参考图像质量表征方法和无参考图像质量表征方法两种。

传统的有参考图像质量表征方法有均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)等。这些方法虽然能在一定程度上反映被表征图像与参考图像之间的图像质量变化，但其结果往往和人的主观感受存在较大差异。近年来，Zhou Wang等学者提出了一些基于图像结构相似度的图像质量表征方法，其表征结果较为接近人眼的主观感受。国内也有相关方法的专利申请，如厦门大学黄联芬等人的“基于视觉特性与结构相似度的图像质量评测方法”(申请号：201010168036.2)等。

由于在大多数情况下，表征一幅图像的质量时，很难得到或者是根本没有原始图像作为参考，所以无参考图像质量表征一直是图像质量表征领域里的重点和难点。传统的无参考图像质量表征方法主要考察图像的对比度、清晰度以及图像中的各种失真和干扰对图像质量的影响，这些方法虽然从不同的侧面反映了图像的质量，但表征过程中都只是考虑图像本身的特性，没有考虑到人眼视觉特性在图像质量表征过程中的作用，所以其结果和人眼的主观感受也存在较大差异。也有学者通过引入人眼视觉特性对图像质量进行表征，如南京信息工程大学焦峰等人的专利“基于小波和结构自相似性分析的无参考图像质量评价方法”(申请号：201010555966.3)，天津大学邱亚男的硕士毕业论文《基于人眼视觉特性的图像增强算法研究》等。前者在小波域进行图像质量的表征，后者在空间域对增强图像的质量进行表征。

综上所述，目前，关于图像质量表征的研究主要集中于有参考图像的质量表征，无参考图像质量的表征方法还不成熟。将图像作为人眼观察时信息传递的载体，通过图像对信息传递这一任务的完成程度来评价图像质量尚属空白。

发明内容

针对现有技术中的不足，本发明提供一种基于人眼视觉的无参考图像情况下进行图像质量表征的方法。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于图像信息人眼可感知度的图像质量表征方法，根据图像总信息I_总和人眼能够感知到的图像信息I_感，得到图像质量

Q＝100×I_感/I_总            (1)

所述图像总信息I_总为图像中所有信息的总和，基于相邻像素的灰度差来表示。

所述图像总信息I_总根据灰度差计算基元的不同有三种具体表示方式：

当灰度差计算基元为像素对时，检查图像所有的相邻像素对，以灰度不同的像素对的总数作为图像的总信息；

当灰度差计算基元为边缘时，将图像分割成灰度值相同且连通的区域，以相邻区域间的边缘总数作为图像总信息；

当灰度差计算基元为区域时，将图像分割成灰度值相同且连通的区域，以区域的总数作为图像的总信息。

所述人眼能够感知到的图像信息I_感为图像中人眼可以感知到的信息总和，基于人眼对相邻像素灰度差的感知度来表示。

所述人眼能够感知到的图像信息I_感根据灰度差计算基元的不同有三种具体表示方式：

当灰度差计算基元为像素对时，检查图像所有的相邻像素对，以人眼对像素对间灰度差的感知度总和作为人眼可以感知到的信息总和；

当灰度差计算基元为边缘时，将图像分割成灰度值相同且连通的区域时，检查所有的相邻区域，以人眼对相邻区域边缘感知度总和作为人眼可以感知到的信息总和；

所述人眼对相邻区域边缘感知度为人眼对相邻区域边缘两边灰度差的感知度；