[发明专利]一种卡通图像质量的盲评估方法

说明书

本发明公开了一种卡通图像质量的盲评估方法，其步骤包括：依据局部灰度差异值的大小将卡通图像分为卡通边缘区域与卡通背景区域；在卡通边缘区域，通过计算卡通图像边缘区域的锐度统计直方图与高质量卡通图像的锐度统计先验模型的距离获取卡通图像的边缘质量得分；在卡通背景区域，通过计算卡通图像局部量化编码直方图与高质量卡通图像的纹理统计先验模型的距离获取卡通图像的背景纹理得分；最后根据边缘质量得分和背景纹理得分得到最终的图像质量分数。本发明能提高对卡通图像质量评估的鲁棒性和可靠性，从而使得对卡通图像质量的评价更符合人类视觉感知。

技术领域

本发明涉及图像质量评估领域，具体是一种卡通图像质量的盲评估方法。

背景技术

图像质量评估(IQA)是计算机视觉和图像处理的基础研究课题之一，是指通过使用一定的主观或客观方法对图像的质量进行评价。近年来，许多针对自然图像的有效且稳定的客观IQA方法被提出。卡通图像作为一大类别的特定图像，与自然图像的统计规律、图像特征均有较大差异，然而目前的IQA方法大都是针对自然图像提出的，对卡通图像的质量评估并不鲁棒。现如今，有很多不同时期的卡通，由于不同的生产技术、存储环境和压缩(例如，赛璐珞卡通，模拟-数字处理和高压缩率)导致了不同的图像质量。为了处理或评估卡通和卡通类图像，图像质量的准确评估是一个值得研究的问题。随着动画和游戏产业的快速发展，卡通图像IQA变得越来越重要。

目前，客观IQA可以分为全参考、半参考和无参考三种。实际应用中，往往无法获得参考图像，因此无参考即对图像质量盲评估的研究有很大价值。根据对失真类型的先验知识掌握情况，盲评估算法可以分为特定失真类型和非特定失真类型两类。特定失真类型的有针对图像压缩、块效应以及模糊/噪声的。非特定失真类型的有基于自然场景统计的方法和基于学习的方法。然而，目前并没有有效的针对卡通图像的图像质量盲评估装置，而针对自然图像的质量盲评估算法对于卡通图像并不十分鲁棒。

发明内容

本发明为克服现有技术的不足之处，提供一种卡通图像质量的盲评估方法，以期能提高对卡通图像质量评估的鲁棒性和可靠性，从而使得对卡通图像质量的评价更符合人类视觉感知。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

本发明一种卡通图像质量的盲评估方法的特点是按如下步骤进行：

步骤1：利用式(1)计算任意一幅卡通图像I中第c个像素点的局部灰度差异值s_c：

式(1)中，和分别表示第c个像素点的周围局部区域中第i个邻居像素点和第j个邻居像素点的灰度值，i,j＝1,2,…,p；p表示周围局部区域的像素点总数；c＝1,2,…,C，C表示所述卡通图像I的像素点总数；

步骤2：判断第c个像素点的局部灰度差异值s_c大于等于阈值t是否成立，若成立，则表示第c个像素点属于边缘区域I_Edge，否则，表示第c个像素点属于背景区域I_BG；从而将所述卡通图像I划分为边缘区域I_Edge和背景区域I_BG；

步骤3：利用式(2)获得所述边缘区域I_Edge中第n个像素点的边缘锐度γ_n：

式(2)中，g_n表示所述边缘区域I_Edge中第n个像素点的灰度值，表示所述边缘区域I_Edge中第n个像素点的周围局部区域中第i个邻居像素点的灰度值，max为取最大值操作；N_Edge表示所述边缘区域I_Edge的像素点总数；

步骤4：利用式(3)得到所述边缘区域I_Edge的锐度统计直方图H_Edge：