[发明专利]一种无参考混合失真图像质量评价方法

摘要

本发明涉及一种无参考混合失真图像质量评价方法，包括以下步骤提取噪声底层特征，利用独立分量分析对混合失真图像进行噪声和失真图像的分离；分别提取单一失真图像底层特征，利用SVC建立失真分类器；对分离出噪声的失真图像和噪声进行失真的底层特征提取，并通过失真分类器判断存在的失真类型，利用噪声分类器判断分离出的噪声类型；使用每种失真的底层特征进行非线性加权组合作为总的混合失真图像的质量特征；对混合失真特征使用SVM进行训练、测试得出质量分数；设定质量阈值分数并进行自适应判断，若图像质量分数低于阈值，利用单一失真图像复原算法，逐一地复原图像，在复原过程中，运用解耦模型解除失真间的耦合关系，并对复原后图像，进行质量再评价。

主权项

一种无参考混合失真图像质量评价方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：提取噪声底层特征，对失真图像总体噪声水平进行估计，利用独立分量分析对混合失真图像进行噪声和失真图像的分离，并判定噪声程度；S2：分别提取单一失真图像底层特征，利用支持向量回归(Support Vector Regression,SVC)建立失真分类器，同时建立噪声类型的分类器；S3：对分离出噪声的失真图像和噪声进行失真的底层特征提取，并通过失真分类器判断存在的失真类型，利用噪声分类器判断分离出的噪声类型；S4：对存在的失真类型，使用每种失真的底层特征进行非线性加权组合作为总的混合失真图像的质量特征；S5：对混合失真特征使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练、测试得出质量分数Q；S6：设定质量阈值分数并进行自适应判断，若图像质量分数低于阈值，利用现有单一失真图像复原算法，逐一地复原图像，在复原过程中，运用解耦模型解除失真间的耦合关系，并对复原后图像，进行质量再评价。