[发明专利]基于PSNR和SSIM的立体图像质量评价方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，涉及立体图像质量客观评价算法，尤其涉及一种基于PSNR和SSIM的立体图像质量评价方法。

背景技术

立体图像与平面图像不同，立体图像的相邻视点之间存在着高度的相关性。如果两个相邻视点的图像质量都很高，但是视点间的视差较小，观察者感觉到的图像立体感会降低。因此，现有的平面图像客观质量评价算法不能够直接应用于立体图像客观质量评价算法。

传统的图像客观质量评价通常基于标准图像的灰度差异越大质量退化越严重的思想，目前比较常用的客观评价指标是均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)。给定一幅大小为M×N的数字化图像f(x，y)和参考图像f₀(x，y)，则图像f的PSNR定义为：其中，f_max是函数f(x，y)的最大灰度值，常用的8bit的灰度图像f_max的值为255。

目前为止，还没有统一的立体图像客观评价指标，比较常用的是左右视点间差值图的峰值信噪比(PPSNR)，定义为：PPSNR=lgM×N×fmax2Σx=0M-1Σy=0N-1[f(x,y)l-f(x,y)r-(f0(x,y)l-f0(x,y)r)]2.]]>其中，f(x，y)_l，f(x，y)_l分别代表给定图像的左右视图，f₀(x，y)_l，f₀(x，y)_r代表参考图像的左右视图。

结构相似性理论(SSIM，str人ctural similarity)是一种关于图像质量评价的新方法，WangZhou和Bovik等人在多年对图像处理和图像质量评价研究的基础上，于2002年在国际会议上第一次提出了结构信息的概念，并于2004年更详细的描述了结构相似性理论。SSIM从图像组成的角度将图像的结构信息定义为独立于亮度、对比度、能够反映场景中物体结构的属性，并将结构失真建模为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合。基于结构相似性的图像质量评价方法认为人眼视觉的主要功能是提取图像的结构信息，并且人眼视觉系统能高度自适应地实现这一目标，因此图像质量评价能够近似地认为是对图像结构失真的度量。