[发明专利]基于傅里叶变换实现图像雾霾评价的系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像质量评价技术领域，尤其涉及雾霾图像评价技术领域，具体是指一种基于傅里叶变换实现图像雾霾评价的系统及方法。

背景技术

雾霾图像评价是对图像中雾霾程度的评价分析过程。早期的雾霾图像评价技术往往采用人工比对的方法来判断雾霾图像评价结果的好坏。随着计算机技术的出现，基于计算机视觉和图像处理的方法极大地减少人工的干预，提高了工作的效率。基于计算机视觉和图像处理的方法通常分为：基于图像质量评价的方法和基于场景分析的方法。前者的处理对象主要是压缩图像的失真评价。而后者是通过图像的内容分析来评价增强效果。因此相对于一般意义上的图像质量评价，后者具有更好的目标针对性。

经过对现有技术的文献检索发现，基于图像质量评价的方法主要分为有参图像评价、部分参考图像评价和无参图像评价。对于图像对比度增强来说原参考图像很难获取，因此通常采用无参的图像质量评价方法。而目前现有的无参图像质量评价通常只针对某几种特定的失真类型(模糊、振铃、块效应等)如：HR.Sheikh,AC.Bovik,L.Cormack在《IEEE Transaction on Image Processing》(IEEE图像处理期刊)第14卷，第11期，第1918页到1927页发表的“No-reference quality assessment using natural scene statistics:JPEG2000”，一文中提出的压缩失真无参评价方法。AK.Moorthy,AC.Bovik在《Signal Processing Letters》(信号处理通讯)第17卷，第5期，第513页到516页发表的“A two-step framework for constructing blind image quality indices”，一文提出的基于自然场景统计的二步法评价图像质量。MA.Saad,AC.Bovik,C.Charrier在《Signal Processing Letters》(信号处理通讯)第17卷，第6期，第583页到586页发表的“A DCT statistics-based blind image quality index”一文提出的离散余弦变换特征提取的方法分析图像质量。然而上述方法都是针对几种固定压缩失真类型，无法应用于雾霾图像评价。另外，由于无参图像质量评价方法采用的自然场景统计方法没有考虑到全局的图像降质，从而无法给出准确的评价结果。

发明内容

本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种能够实现将图像雾霾有效归一化中心幅度变化熵、由熵值有效表征雾霾图像评价结果、具有更广泛应用范围的基于傅里叶变换实现图像雾霾评价的系统及方法。

为了实现上述目的，本发明的基于傅里叶变换实现图像雾霾评价的系统及方法具有如下构成：

该基于傅里叶变换实现图像雾霾评价的系统，其主要特点是，所述的系统包括：

灰阶转换模块，用以读入当前图像信息并进行彩色到灰阶的转换；

非局部均值滤波模块，用以以灰阶转换后的图像左上角的像素点为原点建立直角坐标系并对所述的灰阶转换后的图像进行非局部均值滤波；

傅里叶变换模块，用以将进行滤波后的图像进行傅里叶幅度值计算；

图像熵计算模块，用以将经过傅里叶变换后的获得值进行图像熵的计算将获得的熵值作为雾霾图像评价结果。

本发明还涉及一种基于傅里叶变换实现图像雾霾评价的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：

(1)所述的灰阶转换模块读入当前图像信息并进行彩色到灰阶的转换；

(2)所述的非局部均值滤波模块以灰阶转换后的图像左上角的像素点为原点建立直角坐标系并对所述的灰阶转换后的图像进行非局部均值滤波；

(3)所述的傅里叶变换模块将进行滤波后的图像进行傅里叶幅度值计算；

(4)所述的图像熵计算模块将经过傅里叶变换后的获得值进行图像熵的计算；

(5)所述的图像熵计算模块将获得的熵值作为雾霾图像评价结果。

较佳地，所述的进行彩色到灰阶的转换，具体为：

根据以下公式进行彩色到灰阶的转换：

Y＝0.299×R+0.587×G+0.114×B

其中，R、G、B分别为所述的图像信息中各个像素点的红色、绿色、蓝色的数值，Y为灰阶转换后图像的各个像素点的数值。

较佳地，所述的对所述的灰阶转换后的图像进行非局部均值滤波，具体为：

根据如下公式对所述的灰阶转换后的图像进行非局部均值滤波：