[发明专利]基于结构补偿的图像质量评价方法

权利要求书

1.一种基于结构补偿的图像质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：

第一步、确定参考图X与失真图Y的结构相似指数SSIM(X，Y)；

第二步、确定参考图X与参考图X经过高斯低通滤波后的图像μ_X的结构相似指数，将结果定义为参考图X的模糊度AMB(X)；

第三步、确定失真图Y与失真图Y经过高斯低通滤波后的图像μ_Y的结构相似指数，结果为失真图Y的模糊度AMB(Y)；

第四步、确定参考图X的模糊度AMB(X)与失真图Y的模糊度AMB(Y)之差，将结果定义为参考图X与失真图Y的结构补偿SC(X，Y)；

第五步、将参考图X与失真图Y的结构相似指数SSIM(X，Y)与参考图X与失真图Y的结构补偿SC(X，Y)进行非线性组合，结果即为基于结构补偿的结构相似性指数SC-SSIM(X，Y)；

第六步、根据视频质量专家组VQEG的推荐，对SC-SSIM(X，Y)进行逻辑回归，得到新的质量指数SC-SSIM，该值越大则预测图像质量越好，值越小则预测图像质量越差。

2.根据权利要求1所述的基于结构补偿的图像质量评价方法，其特征是，所述第一步，具体实现如下：

i)分别利用下述公式计算图像X，Y的局部统计平均μ_x、μ_y，标准差σ_x、σ_y以及相关系数σ_xy：

μx=Σi=1Nωixi]]>

σx=[Σi=1Nωi(xi-μx)2]1/2]]>

μy=Σi=1Nωiyi]]>

σy=[Σi=1Nωi(xi-μy)2]1/2]]>

σxy=Σi=1Nωi(xi-μx)(yi-μy)]]>

其中N为图像被窗口切分的数量，高斯权重窗口ω＝{ω_i|i＝1,2,3,…,N}，每个窗口大小11*11，标准差为1.5并且进行了归一化处理；

ii)分别计算图像X，Y的亮度l(x，y)、对比度c(x，y)以及结构相似度s(x，y)：

l(x,y)=2μxμy+C1μx2+μy2+C1]]>

c(x,y)=2σxσy+C2σx2+σy2+C2]]>

s(x,y)=2σxσy+C3σx2+σy2+C3]]>

其中C₁＝(K₁L)²，C₂＝(K₂L)²，C₃＝C₁/2，K₁＝0.01，K₂＝0.03，L为灰阶深度；

iii)计算出图像X、Y的结构相似指数：

SSIM(X,Y)=1MΣi=1Ml(xi,yi)c(xi,yi)s(xi,yi)]]>

其中x_i，y_i分别为参考图X、失真图Y在第i个窗口的图像内容。