[发明专利]一种特征字典映射的图像盲评价方法和装置在审
申请号: | 201811556919.3 | 申请日: | 2018-12-19 |
公开(公告)号: | CN109635874A | 公开(公告)日: | 2019-04-16 |
发明(设计)人: | 王伟;王跃利 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军军事科学院评估论证研究中心 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06T7/10 |
代理公司: | 北京东正专利代理事务所(普通合伙) 11312 | 代理人: | 李梦福 |
地址: | 100091 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 特征字典 映射 等级模型 评价装置 训练图像 字典 特征提取模块 学习训练模块 质量评价模块 方法和装置 图像数据库 准确度 鲁棒性 | ||
1.一种特征字典映射的图像盲评价方法,其特征在于,该图像盲评价方法包括:
S1:根据LIVE图像数据库,提取训练图像的特征;
S2:根据训练图像提取的特征,获得图像的质量等级模型字典;
S3:根据质量等级模型字典,评价任意待评价图像的质量。
2.根据权利要求1所述特征字典映射的图像盲评价方法,其特征在于,步骤S1的具体过程包括:
S11:对训练图像进行高斯滤波,得到训练滤波图像;所述训练图像为LIVE图像数据库中具有人类打分数据的图像;
S12:将训练滤波图像分割成互相重叠的图像块;
S13:从各训练滤波图像块中提取局部特征;
S14:从各训练滤波图像块中提取全局特征;
S15:由所述全局特征和所述局部特征共同组成该图像块的特征向量。
3.根据权利要求2所述特征字典映射的图像盲评价方法,其特征在于,步骤S13中采用显著性准则和梯度幅值准则提取局部特征;
所述显著性准则为:
S(x,y)=‖Iμ-Iωhc(x,y)‖
其中,(x,y)为二维图像中的横纵坐标点;S(x,y)为(x,y)点的显著性;Iμ是图像块局部特征的均值;Iωhc(x,y)为训练图像进行高斯模糊后(x,y)点的像素值;||*||是L2范数;
所述梯度幅值准则为:
其中,Gx为训练图像相应像素位置的水平梯度;Gy为训练图像相应像素位置的垂直梯度;
和/或,
步骤S14中采用无参考图像质量评价BRISQUE模型提取图像块所有像素值的峭度值S和峰度值K的统计特性作为全局特征;
所述的峭度值S为:
所述的峰度值K为:
其中,和SD分别代表着整幅图像像素灰度值的均值和方差,n为像素数目。
4.根据权利要求2所述特征字典映射的图像盲评价方法,其特征在于,步骤S2的具体过程包括:
S21:对于训练滤波图像及其对应训练图像,计算相似度;相似度的计算表达式为:
其中,si为第i个图像块的相似度;ri为训练图像的第i个图像块;di为退化图像的第i个图像块;P(ri)为中心点ri的相位一致性;P(di)为中心点ri的梯度幅值;m和n是正值常量;
S22:用池化策略对相似度进行归一化,得到归一化得分;归一化计算公式如下:
其中,c为常数;
S23:对归一化后的图像块按分数进行分组;分组计算公式如下:
ql=1/L,l=1,2,…,L
其中,ql为第l个等级;Ql为第l个组;
S24:用K均值聚类算法计算每一组图像的特征向量类心,即为质量等级模型字典;
其中,Ql,k是Ql组中第k个类。
5.根据权利要求4所述特征字典映射的图像盲评价方法,其特征在于,步骤S3的具体过程包括:
S31:对任意待评价图像进行高斯滤波,得到待评价滤波图像;
S32:将待评价滤波图像分割成互相重叠的图像块;
S33:从各待评价图像块中提取局部特征;
S34:从各待评价图像块中提取全局特征;
S35:由全局特征和局部特征共同组成待评图像块的特征向量;
S36:归一化待评价图像块;
S37:用K均值聚类算法聚类计算待评价图像块特征向量类心,以及计算待评图像块特征向量类心与各字典类心的距离;
S38:将两个最小距离的倒数之和归一化,加权平均乘以对应类心质量作为待评价图像块的质量;
S39:对所有待评价图像块求平均值,得到整幅待评价图像的质量。
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