[发明专利]一种同时对于动态场景和静态场景的多曝光融合图像的质量评价方法

权利要求书

1.一种同时对于动态场景和静态场景的多曝光融合图像的质量评价方法，其特征在于，包括以下几个步骤：

A.计算多曝光融合图像与源曝光级序列图像的结构差异性，同时，对多曝光融合图像进行超像素分割，计算每个超像素块中的平均差异值，并根据所得的差异值将超像素块二值化，由此获得将融合图像划分为信息量较大和信息量较小区域的二值图；

B.将融合图像进行拉普拉斯金字塔分解，对于信息量较大区域，计算融合图像与源曝光级序列图像的结构相似性和对比度保真度，结合结构相似性和对比度保真度获得信息量较大区域的质量图；

C.对于信息量较小区域，分别计算融合图像与源曝光级序列图像的纹理相似性和对比度保真度，结合纹理相似性和对比度保真的获得信息量较小区域的质量图；

D.分别计算信息量较大区域和信息量较小区域的超像素块的质量分数，然后计算融合图像的锐度，并求得每个超像素块锐利度的熵，把所求的熵值作为信息量较大区域和信息量较小区域质量分数的权重，计算得到信息量较大区域和信息量较小区域的局部质量分数，将得到的局部质量分数求平均，获得融合图像的全局质量分数，最后采用多尺度加权方法得到融合图像的总体视觉质量分数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于多曝光融合图像与源曝光级序列图像的结构差异性，用超像素分割将融合图像划分为信息量较大区域和信息量较小区域，其具体步骤是：

A.计算融合图像与源曝光级序列图像的结构差异性，其计算公式如下：

其中，x_k表示第k张源曝光级序列图，共有K张序列图；y表示多曝光融合图像；σ_y，是用大小为11×11，标准差为1.5的高斯滑动窗口分别计算融合图像y，第k张源曝光级序列图像x_k的方差；是融合图像y和第k张源曝光级序列图像x_k的协方差；C₁是一个提高算式稳定性的常量，C₁＝(0.03×255)²；

B.随后计算每个超像素块中的结构差异值，其计算公式如下：

其中，b_i是以第i个像素点为中心的超像素块；|b_i|是该超像素块中包含的像素数量；mean(·)表示在每个像素点上的求均值操作；然后根据所得的差异值二值化超像素块，得到将融合图像划分为信息量较大和信息量较小区域的二值图，其计算公式如下：

其中，Th是提前设置的阈值，Th＝0.9。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将融合图像进行拉普拉斯金字塔分解，对于信息量较大区域，计算融合图像与源曝光级序列图像的结构相似性和对比度保真度，结合结构相似性和对比度保真度获得信息量较大区域的质量图，其具体步骤是：

A.将融合图像与源曝光级序列图像进行拉普拉斯金字塔分解，用l_y,s和表示第s个尺度的融合图像和第k张源曝光级序列图像的拉普拉斯金字塔分解图，共有S个尺度，则融合图像和第k张源曝光级序列图像在第s个尺度上的结构相似性的计算公式如下：

其中，C₂是一个提高算式稳定性的常量，C₂＝C₁；

B.使用对比度敏感函数(Contrast sensitive function)量化图像的对比度信息，其计算公式如下；

c_y,s(m,n)＝F^-1[F[l_y,s]sd(r)], (5)

其中，(m,n)表示像素点位置；F[·]表示傅里叶变换；sd(r)是在极坐标中的对比度敏感函数，计算公式如下：

其中，r表示极坐标点，f₀和f₁表示中心和四周的空间频率，f₀＝15.3870，f₁＝1.3456；参数a是振幅参数，a＝0.7622；随后，对比度保真度可由如下公式计算：

C.通过结合结构保真度和对比度保真度，可获得信息量较大区域的质量图，其计算公式如下：

其中，α和β是用来调节两个保真度的相对重要性，α＝β＝1。