[发明专利]一种基于相位一致性和频域熵的无参考图像质量评价方法

权利要求书

1.一种基于相位一致性和频域熵的无参考图像质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、通过下采样处理、特征提取处理及特征融合处理，将图像不同尺度下的频域熵直方图曲线特征和相位一致性直方图曲线特征作为图像质量的特征；

步骤2、利用无参考图像质量评价的两步框架将得到的特征映射为图像质量评分。

2.根据权利要求1所述的一种基于相位一致性和频域熵的无参考图像质量评价方法，其特征在于：所述下采样处理方法为：输入图像以k倍率进行下采样，得到输入图像的n个尺度的图像，即原始尺度图像、k倍率下采样图像、…、k^n-1倍率下采样图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于相位一致性和频域熵的无参考图像质量评价方法，其特征在于：所述特征提取处理方法为：在每个尺度图像上计算基于B×B大小的块的频域熵的值和基于像素的相位一致性的值。

4.根据权利要求1所述的一种基于相位一致性和频域熵的无参考图像质量评价方法，其特征在于：所述特征融合处理方法为：通过分别将相位一致性值和频域熵值按升序排列，得到排好序的相位一致性值PC＝(pc₁,pc₂,...,pc_m)和频域熵值F＝(fe₁,fe₂,...,fe_n)，其中pc_i和fe_j是相位一致性值和局部频域熵值，m和n分别是每个尺度的像素个数和B×B大小的块的个数；然后对PC和F进行比例融合，即分别从PC和F提取中心的q％元素得到和其中q是一个[0,100]范围内的常数，最后将PCp和Fp的平均值以及PC和F的偏度值共同组成每个图像尺度的最终特征f＝(mean(PCp),skew(PC),mean(Fp),skew(F))，其中mean表示取均值操作，skew表示取偏度值操作。

5.根据权利要求1所述的一种基于相位一致性和频域熵的无参考图像质量评价方法，其特征在于：所述步骤2的具体过程为；两步框架中的第一步为一个失真类型分类器，利用它计算出被测图像针对每一个失真类型的可能概率；第二步是针对每个特定失真类型的回归模型，该回归模型是通过利用每一种失真图像和它们的主观评分来训练而得到的；被测图像最终评分由两步框架得到的两个向量点乘得到，两个向量分别是失真类型分类器给出的各失真类型的可能性向量和针对特定失真类型的回归模型给出的每种失真类型的质量评分向量。