[发明专利]互补色小波域图像质量盲评价方法

摘要

本发明属于彩色图像信号处理技术领域，具体为一种互补色小波域的彩色图像质量评价方法。本发明基于视觉生理中互补色理论，建立了图像互补色自然场景统计、多尺度和方向性能量分布等模型。分析表明模型不仅涵盖了传统方法所能描述的信息，而且还能借助于互补色来有效表示彩色图像各通道之间关系，从而给出了一组表征图像质量的高效特征。应用结果表明基于这些特征所提出的互补色小波域图像质量盲（无参考）评价方法，能有效提取图像的失真统计特征，使得据这些特征得到的图像质量盲评价结果能与人眼主观评价结果保持高度一致，且显著优于现有方法的盲评价结果，并取得了可与非盲（全参考）相比拟的评价结果。

主权项

一种小波域图像质量盲评价方法，其特征在于，采用符合人眼视觉生理机制的互补色理论所设计的互补色小波分解，建立图像互补色自然场景统计、多尺度和方向性能量分布模型，提取高效的表征图像失真程度的特征量，从而取得与人眼主观评价结果保持高度一致的图像盲质量评价效果，其特征在于，具体步骤为：(1)将图像进行二维互补色小波分解：根据文献[20]设计一组近似八个方向n＝kπ/8,k＝1,2…,8，和三种相位θ＝0,2π/3,4π/3的二维互补色小波组，来对图像R、G、B三色通道进行互补色小波分解，得到黑‑白、红‑青、绿‑品红、蓝‑黄互补色小波子带；(2)互补色小波域自然场景统计特征建模：将图像自然场景统计模型用图像互补色小波系数的高斯尺度混合模型描述，提取其分区归一化系数的广义高斯分布形状参数α和方差参数σ2作为模型的一个特征量；(3)互补色小波域层级能量分布特征建模：用图像互补色小波系数不同分辨率层级上能量分布的特征来建模图像的压缩、部分数据丢失、噪声干扰等造成的细节的模糊、结构的扭曲等失真，提取层级能量分布的改变来作为图像质量评价的一个特征量；(4)互补色小波域方向性能量分布特征建模：用图像互补色小波系数不同方向子带上能量分布的特征来建模图像的压缩、部分数据丢失、噪声干扰等造成的边缘失真、图像模糊、方向性能量分布趋于平均等特征，提取方向性能量分布的改变来作为图像质量评价的一个特征量；(5)图像特征与图像质量评价：在获取有关描述图像质量的特征之后，采用回归预测模型将这些特征量映射到图像质量评价的得分预测上，通过对所提取的互补色小波域各特征进行回归预测，从而得到与人眼主观评价结果保持高度一致的图像质量盲评价性能。