[发明专利]一种基于边缘与结构特征的屏幕内容图像质量评估方法

摘要

本发明涉及一种基于边缘和结构特征的屏幕内容图像质量评估方法，包括以下步骤：步骤S1：将输入的图像从RGB颜色空间转换到LMN颜色空间，然后将Gabor滤波器的虚部作用在L分量上，提取图像的边缘特征；步骤S2：将输入的图像转换成灰度图，利用Scharr滤波器在灰度图上计算梯度图，然后在梯度图上使用局部二值模式（LBP）算子计算LBP图，再根据LBP图在梯度图上计算得到图像的结构特征；步骤S3：根据步骤S1和步骤S2中的两种特征，利用随机森林训练图像评估模型，利用训练好的模型预测所有测试图像的质量分数。本发明通过考虑人类视觉系统的特点，结合图像的边缘和结构特征来评估图像的质量，能显著提高无参照图像质量评估性能。

主权项

1.一种基于边缘与结构特征的屏幕内容图像质量评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：提供失真图像作为输入图像，并将所述输入图像从RGB颜色空间转换到LMN颜色空间，然后利用两个Gabor滤波器的虚部与所述LMN颜色空间的L分量进行卷积运算，得到两个所述失真图像的边缘图；然后将得到的两个边缘图相加得到最终的所述失真图像的边缘图；利用频率分布直方图对所述最终的图像边缘图进行统计，并将统计结果做为所述失真图像的边缘特征；步骤S2：将所述输入图像转换成灰度图，利用Scharr滤波器在所述灰度图上计算得到所述失真图像的最终梯度图；然后在所述失真图像的最终梯度图上使用局部旋转不变等价LBP算子计算得到LBP图，再根据所述LBP图在所述失真图像的最终梯度图上计算得到所述失真图像的结构特征；步骤S3：利用随机森林训练图像评估模型，根据步骤S1得到的图像的边缘特征和步骤S2中得到的图像的结构特征，预测待测试图像的质量分数。