[发明专利]一种基于奇异值分解无参考模糊图像质量评价方法

权利要求书

1.一种基于奇异值分解无参考模糊图像质量评价方法，其特征在于按如下步骤进行：

(一)选择一幅图像为被评价图像；

(二)将该图像转化为灰度图像；

(三)对被评价图像做奇异值(SVD)分解，得到奇异值向量S₁；

(四)根据奇异值建立图像质量评价函数Blur；

(五)计算被评价图像的质量评价函数Blur的值，作为模糊指标。

2.根据权利要求1所述基于奇异值分解无参考模糊图像质量评价方法，其特征在于：在步骤(三)中，奇异值分解公式为A＝USV^T，式中S=S1000,]]>S₁＝diag(σ₁，σ₂，…，σ_r)，而数σ₁，σ₂，…，σ_r即是矩阵A的所有非零奇异值，r＝rank(A)，U的列向量为矩阵A的左奇异值向量，V的列向量为A的右奇异值向量。

3.根据权利要求1所述基于奇异值分解无参考模糊图像质量评价方法，其特征在于：步骤(四)中，图像质量评价函数为Blur=ΣS1(i)>c1(1/S1(i))r,r>512ΣS1(i)>c2(1/S1(i))r,r≤512,]]>式中，S₁为图像的奇异值向量，r为奇异值个数，我们需要为奇异值设定一个阈值，如果奇异值个数大于512的话，则c1为500的值，如果奇异值个数小于等于512，则c2为70的值。