[发明专利]一种无参考混合失真图像质量评价方法

说明书

本发明涉及一种无参考混合失真图像质量评价方法，包括：对图像I进行三级双树复小波变换。利用第一尺度下6个方向子带的幅值信息求权重值来反映图像的对比度信息。利用旋转不变LBP算子对第一尺度下6个方向的小波系数信息与低频子带信息进行统计。对第一级分解尺度下6个方向小波系数幅值分别求取其能量和能量偏差，将第一分解尺度下六个方向的小波系数统计特征，低频子带幅值信息统计特征和能量与能量偏差统计特征进行组合，得到最终特征向量；利用上述步骤提取图像特征，运用SVM网络对训练图像的特征以及与其对应的主观分数进行训练，得到特征到主观质量分数的映射关系模型。利用此关系模型对测试图像的质量进行预测。

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其平面图像的客观评价方法。

背景技术

图像质量评价是图像处理领域的研究热点。数字图像的获取、压缩编码、存储或传输过程会给图像带来多种失真，因此研究混合失真图像质量评价具有重要的理论和实际意义。图像质量评价分为主观评价和客观评价，通过主观实验获得人的感知质量即为主观评价，但是主观评价费用高、耗时长且难以嵌入系统实现，因此客观图像质量评价成为目前的研究热点。客观质量评价依据依赖原始图像的程度可分为全参考型、半参考型和无参考型。全参考方法在评价图像提供一张无失真的参考图像，但在实际中无失真原始图像往往很难得到。半参考方法仅仅将失真图像中的某些特征与原始图像的相同特征进行比较。无参考方法则完全不需要参考图像，仅根据失真图像的自身特征来估计图像的质量。无参考方法最具有实用价值，有着非常广泛的应用范围。

发明内容

本发明的目的是提供一种与主观评价结果有较好的一致性的无参考混合失真图像质量评价方法。技术方案如下：

一种无参考混合失真图像质量评价方法，包括下列步骤：

第一步，对图像I进行三级双树复小波变换，变换后，每个尺度下有6个方向子带，记为W_l,n(i,j)，l＝1,2,3表示分解尺度，n＝1,2,3,4,5,6为方向数，M,N表示图像尺寸大小。

第二步，利用第一尺度下6个方向子带的幅值信息求权重值来反映图像的对比度信息。

第一分解尺度下6个方向子带图像的小波系数均为复数为：

W_1,n(i,j)＝a_1,n(i,j)+jb_1,n(i,j)

其中W_1,n(i,j)表示子带图像的小波复系数，a_1,n(i,j)为小波复系数的实部，b_1,n(i,j)为虚部，将6个方向的小波复系数实部与虚部分别相加，得到：

W^real与W^imag分别为小波复系数实部求和结果与虚部求和结果。

最终的权重值为：

weight即为得到的最终权重图。

第三步，利用旋转不变LBP算子对第一尺度下6个方向的小波系数信息与低频子带信息进行统计。

首先得到每个方向下小波复系数的幅值信息，如下：

即为得到的每个方向子带图像的幅值图。

进行三级分解后得到的低频子带的幅值信息如下：

其中W_LL为分解后得到的低频子带，为求得的低频子带幅值图，