[发明专利]基于距离矩阵的图像质量评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像质量评价方法，尤其涉及一种基于距离矩阵的图像质量评价方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

图像质量评价技术一直是图像处理领域的关键技术，可以用于评价图像处理方法的效果，或是依据图像质量来选择合适的图像处理方法。图像质量评价技术大多根据处理后的图像与参考图像之间的不同，来度量图像质量；但是大多图像质量评价的应用领域，难于得到标准图像作为参考，此时更需要图像质量评价技术，以便根据图像质量来选择合适的图像处理方法。

现有的图像质量评价技术大多采用与标准参考图像对比的方法，但是人类的视觉系统不需要对比即可判断图像的质量优劣。同时，在很多情况下（例如衡量成像装置的成像效果）无法找到标准图像来衡量成像像质的优劣。根据人类视觉系统及图像的特点可以看出，图像本身提供的信息应该足以判断图像的质量，而根据图像自身提供信息来判断图像质量的方法属于无参考的图像质量评价方法。

Nobuatsu Sasanuma, Abiko等公开的美国专利“Method and apparatus for calculating distances and reflection differences between measurement points on printed matter to evaluate image quality” (专利号：US 7,633,648 B2)中采用参考点与保留点的距离、参考点与保留点反射特性的不同来度量印刷品的图像质量。该发明的出发点为：能被人类视觉接受的一幅图像中，具有与兴趣点的距离一致的色彩信号变化，由此计算局部区域内参考点与兴趣点的距离，参考点与兴趣点的反射特性的不同，可以实现基于距离和不同的局域图像质量评价。该发明是用来评价彩色印刷品的，利用了人类视觉对于图像的相邻像素的色彩一致性，根据像素距离和色彩的变化来判断印刷品的质量，发明本身合理的利用了人类视觉特性，但是发明在判断光学反射特性不同时还需使用光谱仪，这无疑增加了系统的成本，并且应用的局限性更加明显，即该系统只适用于对印刷品等静态的图像质量进行评价。如果采用发明中的系统对实时显示的图像进行质量评价时，则光谱仪的反射特性采集部分，只能通过采集监视器上显示的图像来实现，而这无疑使得质量评价结果更侧重监视器的性能。虽然该技术方案具有理想的印刷品图像质量评价结果，并且图像像素特性的距离特点确实为无参考图像质量评价提供了有力的依据，但为了对成像系统及图像处理结果进行无参考评价，仍需寻找更有效的方法与装置。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种基于距离矩阵的图像质量评价方法，利用图像自身的距离矩阵来评价图像质量。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题。

一种基于距离矩阵的图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、对预先选取的与待评价图像同类的标准图像分别加入期望为0，标准差由0开始依次递增的不同的高斯白噪声，得到一组含噪图像；

步骤2、对每一幅含噪图像，计算其距离矩阵的标准偏差；

步骤3、根据各含噪图像的高斯白噪声的标准差、距离矩阵标的标准偏差，建立高斯白噪声的标准差与距离矩阵的标准偏差之间的对应关系表或关系曲线；

步骤4.计算待评价图像的距离矩阵的标准偏差；

步骤5、利用步骤3得到的高斯白噪声的标准差与距离矩阵的标准偏差之间的对应关系表或关系曲线，查找出待评价图像的距离矩阵的标准偏差所对应的高斯白噪声的标准差，即为待评价图像的质量评价结果；

其中，图像的距离矩阵的标准偏差，具体按照以下方法计算得到：

步骤A、按照以下方法求取该图像的距离图：

步骤A1、对于图像中的任意一个像素点（i,j），计算以像素点（i,j）为中心的大小为S×S的邻域中，以像素点（i,j）为中心的大小为s×s的小区域与该邻域中其它大小为s×s的小区域的欧氏距离的平均值，并将该平均值赋予像素点（i,j）；其中，S和s均为自然数，且                                                ；

步骤A2、对图像中所有点均按照步骤A1进行处理，得到一幅新的图像；

步骤A3、将步骤A2所得到的新的图像转化为256级灰度图像，该灰度图像即为距离图；

步骤B、构建步骤A所得距离图的距离矩阵，具体按照以下方法：