[发明专利]一种图像质量的评估方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是指一种图像质量的评估方法和装置。

背景技术

数字图像作为信息传递的媒介，在获取、编码、传输、处理及显示等过程中均有可能产生一定程度的失真。为了满足各类系统的应用需求，例如召开视频会议系统，必须对所传输数字图像的质量进行有效评价。

目前，主流的图像质量评估方法包括主观图像质量评估方法和客观图像质量评估方法。相对于客观图像质量评估方法，主观图像质量评估方法能够较为准确地反映人的视觉感知。但是，在该方法中，需要大量测试人员的参与，不同测试人员会受到主观因素的影响，例如身体状况、心理情绪等，导致主观图像质量评估方法较难实施。

客观图像质量评估方法通过建立相关数学模型，然后对测试图像进行运算，得到相关数字评价结果，在一定程度上可以代替主观图像质量评估方法，并被广泛应用于图像处理的各个领域。

根据对原始图像的参考程度，客观图像质量评估方法可分为全参考、半参考和无参考三种类型。全参考客观图像质量评估方法是以原始图像作为依据，通过不同数学模型计算失真图像与原始图像之间的差异，并通过不同的客观评价指标来衡量这种差异。基于结构相似度的算法(Structural Similarity，SSIM)是一种基于结构失真的图像质量评估方法，其理论基础是人类视觉系统能够高度自适应地提取出图像中的结构信息，取得了较好地图像质量评价结果。基于对信息论的理解，现有技术中有信息保真度准则和视觉信息保真度两种方法，其计算依据主要是原始图像与失真图像之间的交互信息。但是，在现有方法中，对于图像中所存在的噪声考虑不足。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种图像质量的评估方法和装置，提高图像质量评估的准确度。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种图像质量的评估方法，包括：

对原始图像进行双边滤波处理，生成第一滤波图像；

对所述原始图像对应的待评估图像进行双边滤波处理，生成第二滤波图像；

将所述第一滤波图像与所述第二滤波图像进行相减运算，获得残差图像；并计算所述残差图像的熵；

计算所述原始图像对应的第一噪声边缘图像和计算所述待评估图像对应的第二噪声边缘图像；

计算所述第一噪声边缘图像和第二噪声边缘图像之间的差异，生成峰值信噪比；

根据所述残差图像的熵和所述峰值信噪比，对所述待评估图像的质量进行评估，生成评估值，并输出。

另一方面，提供一种图像质量的评估装置，包括：

第一滤波单元，对原始图像进行双边滤波处理，生成第一滤波图像；

第二滤波单元，对所述原始图像对应的待评估图像进行双边滤波处理，生成第二滤波图像；

第一计算单元，将所述第一滤波图像与所述第二滤波图像进行相减运算，获得残差图像；并计算所述残差图像的熵；

第二计算单元，计算所述原始图像对应的第一噪声边缘图像和计算所述待评估图像对应的第二噪声边缘图像；

第三计算单元，计算所述第一噪声边缘图像和第二噪声边缘图像之间的差异，生成峰值信噪比；

评估单元，根据所述残差图像的熵和所述峰值信噪比，对所述待评估图像的质量进行评估，生成评估值，并输出。

所述第一滤波单元具体为：

其中，(i,j)为所述原始图像中像素点的坐标值；

g(i,j)为所述原始图像中坐标值为(i,j)处的像素点在双边滤波后对应的第一滤波图像的像素点的像素灰度值；

(k,l)为所述原始图像的像素点在双边滤波模板下对应的第一滤波图像的像素点的坐标值；

f(k,l)为所述原始图像中坐标值为(k,l)处的像素点对应的第一滤波图像的像素点的像素灰度值；

w(i,j,k,l)为所述原始图像中坐标值为(i,j)处的像素点在双边滤波模板下对应的第一滤波图像的坐标值为(k,l)处的像素点的权重系数。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

在本发明中，通过双边滤波将图像分为噪声图像和滤波图像，而人眼观察外在事物的视觉过程符合低通滤波特性，因此本发明的方法与人眼视觉机理是吻合的。进一步将噪声图像进行分离，可以充分考虑到不同情况下噪声对于图像质量评价的影响。本发明与主观评估方法相关性较高，尤其是在有噪声的环境中，可应用于各类视频会议系统的图像质量评价当中。

附图说明

图1为本发明所述的一种图像质量的评估方法的流程示意图；

图2为本发明所述的一种图像质量的评估装置的连接示意图；