[发明专利]一种基于压缩感知的全参考图像质量客观评价方法

权利要求书

1.一种基于压缩感知的全参考图像质量客观评价方法，其特征在于，包括：

步骤1，对参考图像和失真图像分别进行预处理得到相应的图像灰度矩阵；

步骤2，针对所述的失真图像和参考图像的图像灰度矩阵基于压缩感知原理构造稀疏的随机观测矩阵；

步骤3，将所述的随机观测矩阵分别与参考图像和失真图像的图像灰度矩阵相乘得到相应的投影系数矩阵；

步骤4，计算失真图像的投影系数矩阵相对于参考图像的投影系数矩阵的峰值信噪比作为失真图像的客观评价值。

2.如权利要求1所述的基于压缩感知的全参考图像质量客观评价方法，其特征在于，所述步骤1中预处理包括依次进行灰度化处理和高斯低通滤波。

3.如权利要求2所述的基于压缩感知的全参考图像质量客观评价方法，其特征在于，高斯低通滤波时采用的标准差为1.0～3.0。

4.如权利要求2所述的基于压缩感知的全参考图像质量客观评价方法，其特征在于，高斯低通滤波时采用的窗口大小为k×k，k的取值范围为0.015t～0.42t，其中，t＝min{P，Q}，P×Q为失真图像的大小。

5.如权利要求1所述的基于压缩感知的全参考图像质量客观评价方法，其特征在于，所述稀疏的随机观测矩阵中每个元素均在1、-1和0中随机选取。

6.如权利要求5所述的基于压缩感知的全参考图像质量客观评价方法，其特征在于，随机观测矩阵的行数x和列数y满足：

x＝0.001～0.5s，y＝r，

其中，r、s分别为所述图像灰度矩阵的行数和列数。

7.如权利要求1～6中任意一项所述的基于压缩感知的全参考图像质量客观评价方法，其特征在于，所述步骤4中根据如下公式计算峰值信噪比：

PSNR=10×log10((2n-1)2MSE),MSE=1M×NΣi=1M-1Σj=1N-1[y(i,j)-x(i,j)]2]]>

其中，PSNR为峰值信噪比，投影系数矩阵的大小为M×N，x(i,j)、y(i,j)分别为参考图像和失真图像对应的投影系数矩阵中第i行第j列的元素值；n为参考图像的灰度等级水平。