[发明专利]一种绘制图像质量评价方法

摘要

本发明公开了一种绘制图像质量评价方法，其在训练阶段，利用尺度不变特征变换流建立原始图像与绘制图像之间的匹配关系，计算绘制图像的纹理失真和几何失真，然后利用支持向量回归对训练集中的由纹理失真和几何失真构成的特征矢量进行训练，构造得到绘制图像的支持向量回归训练模型；在测试阶段，通过计算测试集中的绘制图像的特征矢量，并根据构造的绘制图像的支持向量回归训练模型，预测得到测试集中的绘制图像的客观质量评价预测值，由于获得的特征矢量具有较强的稳定性且能够较好地反映绘制图像的质量变化情况，因此有效地提高了客观评价结果与主观感知之间的相关性。

主权项

1.一种绘制图像质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：令I_org表示原始图像，令I_syn表示I_org对应的绘制图像；将I_org中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为I_org(x,y)，将I_syn中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为I_syn(x,y)；其中，1≤x≤W，1≤y≤H，W表示I_org和I_syn的宽度，H表示I_org和I_syn的高度；步骤二：采用SIFT‑Flow方法，建立I_org与I_syn之间的匹配关系，得到I_org中的每个像素点的SIFT‑Flow向量，将I_org中坐标位置为(x,y)的像素点的SIFT‑Flow向量记为v_O(x,y)，然后根据I_org中的所有像素点的SIFT‑Flow向量，从I_org中重构得到重构绘制图像，记为将中坐标位置为的像素点的像素值记为其中，用于表示水平方向，用于表示垂直方向，表示v_O(x,y)的水平偏移量，表示v_O(x,y)的垂直偏移量，中的“＝”为赋值符号；步骤三：计算I_syn与的残差图像，记为I_dif，将I_dif中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为I_dif(x,y)，然后将I_dif划分成个互不重叠的尺寸大小为16×16的子块；再从I_dif中的所有子块中提取出所有属于关键区域的子块，若I_dif中的任一个子块中的所有像素点中像素值不为0的像素点的个数大于T₂，则确定该子块属于关键区域，将I_dif中的所有属于关键区域的子块构成的集合记为其中，符号“||”为取绝对值符号，表示中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，符号为向下取整运算符号，T₁和T₂均为阈值；步骤四：根据I_syn和及计算I_syn的纹理失真，记为Q_tex；并根据Io_rg中的像素点的SIFT‑Flow向量和I_dif中的子块，计算I_syn的几何失真，记为Q_gem；步骤五：根据Q_tex和Q_gem，获取I_syn的特征矢量，记为Q，Q＝[Q_tex,Q_gem]；其中，Q的维数为2×1，[Q_tex,Q_gem]表示将Q_tex和Q_gem连接起来形成一个特征矢量；步骤六：将n幅绘制图像构成绘制图像集合；然后采用主观质量评价方法，获取绘制图像集合中的每幅绘制图像的主观评分差值，将绘制图像集合中的第g₁幅绘制图像的主观评分差值记为并按照步骤一至步骤五的过程，以相同的方式获取绘制图像集合中的每幅绘制图像的特征矢量，将绘制图像集合中的第g₁幅绘制图像的特征矢量记为其中，n为正整数，n＞1，g1为正整数，g1的初始值为1，1≤g1≤n，的维数为2×1；步骤七：随机选择绘制图像集合中的m幅绘制图像构成训练集，将绘制图像集合中剩余的n‑m幅绘制图像构成测试集；然后将训练集中的所有绘制图像的特征矢量和主观评分差值构成训练样本数据集合；接着采用支持向量回归作为机器学习的方法，对训练样本数据集合中的所有特征矢量进行训练，使得经过训练得到的回归函数值与主观评分差值之间的误差最小，拟合得到最优的权重矢量w^opt和最优的偏置项b^opt；再利用得到的最优的权重矢量w^opt和最优的偏置项b^opt，构造绘制图像的支持向量回归训练模型，记为f(F_inp)，其中，m为正整数，m∈[1,n)，f()为函数表示形式，F_inp表示绘制图像的支持向量回归训练模型的输入矢量，为绘制图像的特征矢量，F_inp的维数为2×1，(w^opt)^T为w^opt的转置，表示绘制图像的支持向量回归训练模型的输入矢量F_inp的线性函数；步骤八：将测试集中的所有绘制图像的特征矢量构成测试样本数据集合；然后根据构造得到的绘制图像的支持向量回归训练模型，对测试样本数据集合中的每个特征矢量进行测试，预测得到测试样本数据集合中的每个特征矢量对应的绘制图像的客观质量评价预测值，将测试样本数据集合中的第q个特征矢量对应的绘制图像的客观质量评价预测值记为其中，q为正整数，q的初始值为1，1≤q≤n‑m，F_q表示测试样本数据集合中的第q个特征矢量，F_q的维数为2×1，表示F_q的线性函数；步骤九：重复执行步骤七至步骤八共Num次，并使绘制图像集合中的每幅绘制图像至少有一次属于测试集，经过Num次执行后计算绘制图像集合中的每幅绘制图像的若干个客观质量评价预测值的平均值，再将绘制图像集合中的每幅绘制图像的客观质量评价预测值的平均值作为该幅绘制图像的最终的客观质量评价预测值；其中，Num＞1。