[发明专利]一种基于ROI的图像质量评价方法

说明书

一种基于ROI的图像质量评价方法。用于评价不同失真图像的质量。步骤为：(1)图像灰度化处理；(2)计算参考、失真图像对应图像块的亮度l(x,y)、对比度c(x,y)及结构s(x,y)比较函数；(3)提取梯度信息，计算参考、失真图像的梯度图，并计算对应的梯度比较函数g(x,y)；(4)将四种比较函数组合在一起，计算参考、失真图像对应图像块的GSSIM值，进而得到局部相似性图；(5)利用基于相位谱的视觉显著性模型，计算参考图像的ROI图，进一步得到权重图，利用权重图对局部相似性图进行加权处理，得到评价值R_GSSIM。本发明在LIVE和TID2008等数据库上进行实验，结果表明本改进算法不仅与人眼的主观感知具有很好的一致性，而且计算复杂度较低。

技术领域

本发明涉及一种基于ROI(Region of Interest，简称ROI)的图像质量评价方法，属于图像质量评价的图像处理领域，主要应用于对各类失真图像进行质量评价，主要目标就是设计出客观的图像质量评价方法，使之与人的视觉感知保持一致。

背景技术

图像质量评价是图像处理领域内一项很有意义的研究课题。图像质量评价分为主观图像质量评价方法和客观图像质量评价方法。主观图像质量评价方法包括双刺激损伤分级法、双刺激连续质量分级法、单刺激连续质量分级法。相比主观图像质量评价方法来说，客观评价方法应用更准确、广泛。客观图像质量评价方法可分为全参考评价方法、半参考评价方法和无参考评价方法，目前全参考评价方法较为成熟，众多方法中最常用的是均方误差法(MSE)和峰值信噪比法(PSNR)。它们直接对参考图像和失真图像的像素灰度值进行计算，计算简单、意义明确，但是不能很好地与人的主观感受保持一致。随着对人类视觉系统(HVS)认识的深入，人们开始利用人类视觉系统的某些特性进行评价(参见庞全，王振华，耿丽硕等。Wang等人(参见WANG Zhou，BOVIK A C，SHEIKH HR，et al.Image qualityassessment:from error visibility to structural similarity[J].IEEE Trans onImage Processing，2004，13(4):600-612.；WANG Zhou，BOVIK A C.A universal imagequality index[J].IEEE Trans Signal Precessing，2002，9(3):91-94.)提出了结构相似性理论(SSIM)，对参考图像的亮度、对比度和结构信息进行比较，得到了较好的结果。他假设HVS擅长提取场景中的结构信息，通过评测失真图像的结构信息的退化程度对图像进行评价，得到了广泛使用。许多学者在SSIM的基础上进行了改进，如Wang等人(参见WANGZhou，SIMONCELLI P，BOVIC A C.Multiscale structural similarity for imagequality assessment[C]//Proc of the 37th Asilomar Conference on Signals，Systems and Computers.2003:1398-1402.)提出了多尺度结构相似性(MSSIM)，得到了比单一尺度更好的结果；L i等人(参见LI Chao-feng，BOVIC A C.Three-componentweighted structural similarity index[C]//Proc of SPIE.2009:72420Q-72420Q-9.)提出了3-SSIM，把SSIM中对整幅图像的亮度、对比度和结构的比较，改为在边缘、纹理和平滑区域分别计算并赋予不同的权重，得到最终的评测结果；Chen等人(参见CHEN Guan-hao，YANG Chun-ling，XIE Sheng-li.Gradient-basedstructure similarity for imagequality assessment[C]//Proc of International Conference on ImageProcessing.2006:2929-2932.)提出了基于梯度的结构相似性(GSSIM)，把SSIM中对对比度和结构的比较改为对参考图像和失真图像的梯度图像进行计算。Wan等人(参见YANG Wan，WU Le-hua，FAN Y，et al.A mothod of image quality assessment based on region ofinterest[C]//Proc of the 7th World Congress on Intelligent Control andAutomation.2008:6840-6843.)提出的基于感兴趣区域的方法；Aja-Fernandez等人(参见AJA-FERNANDEZ S，ESTEPAR R S，ALBE ROLA-LOPEZ C，et al.Image quality assessmentbased on local variance[C]//Proc of the28th Annual International Conferenceon Engineering in Medicine and Biology Society.Berlin:Springer-Verlag，2006:4815-4818.)提出的基于局部对比度的质量评价方法；孔繁锵(参见孔繁锵.结合HVS和相似性度量的图像质量评价测度[J].中国图象图形学报，2011，16(7):1184-1191.)提出的一种把HVS和相似性度量结合起来的图像质量评价测度；叶盛楠等人(参见叶盛楠，苏开娜，肖创柏等.基于结构信息提取的图像质量评价[J].电子学报，2008，36(5):856-861.)提出的基于结构信息提取的图像质量评价方法。