[发明专利]一种针对图像质量客观评测枯叶图的细节自动分析方法

权利要求书

1.一种针对图像质量客观评测枯叶图的细节自动分析方法，其特征在于包括以下步骤：基于频域模板的枯叶图区域自动分割；基于高亮灰度的图卡分类；枯叶图PSD计算；基于多区域的噪声PSD计算；细节参数估计；

所述基于频域模板的枯叶图区域自动分割，具体方法如下：

提取批量枯叶图区域，对该区域的枯叶图做傅里叶变换，取归一化幅度谱做平均，得到参考的枯叶图幅度谱与相位谱；

对参考幅度谱做带通滤波，去除高频量的噪声以及直流量的影响；

对待分割图像做有重叠的分块，然后每块做傅里叶变换，计算每块的归一化幅度谱；

与参考幅度谱做互相关比较，取出相关性最高的N个图像块作为分割候选区域；

采用相位相关法计算每个图像块幅度谱与参考相位谱的平移位置；

通过所有图像块的平移位置，定位出枯叶图区域的四个顶点坐标，完成分割过程；

所述基于多区域的噪声PSD计算，具体方法如下：

在枯叶图区域位置估计完成后，结合识别的图卡类型，提取整幅图的图卡平滑区，包括灰度阶的区域；

计算每个不同属性的区域的均值，将原图的灰度值减去均值，移除固定偏置；

统计所有移除偏置区域的差值分布，做高斯拟合，从而得到高斯白噪声的PSD，假设拟合高斯噪声的标准差为σ；

对所有区域做窗口大小为或者的均值滤波，然后对所有移除固定偏置、消除固定模型噪声的区域块做傅里叶变换，计算噪声PSD，在该噪声模型的基础上，叠加拟合高斯噪声的PSD作为最终比较的噪声PSD。

2.根据权利要求1所述的一种针对图像质量客观评测枯叶图的细节自动分析方法，其特征在于：所述基于高亮灰度的图卡分类，具体方法如下：

对图卡图像做灰度化处理，然后计算图像的灰度直方图，计算直方图的累积灰度直方图，利用累积直方图频率大于99％的最小灰度阶，对图像做二值化；

对二值化后的图像做形态学开操作；

基于凸包算法将剔除噪声的二值图中所有的闭包区域提取出来，并计算相关的面积、外接矩形大小、中心位置；

将有效面积最大的闭包作为参考区域，其他区域为判断区域，若其他区域的中心坐标更接近图像边界，则该图卡为TE265，否则图卡类型为TE276v2或者v3。

3.根据权利要求1所述的一种针对图像质量客观评测枯叶图的细节自动分析方法，其特征在于：所述为偶数则需要加1。