[发明专利]基于二元空间依存关系的失真图像评价方法

权利要求书

1.基于二元空间依存关系的失真图像评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)对图像rgb空间的数值进行归一标准化，然后将rgb图像映射到hsv空间；

(2)图像的二元空间位置关系包括水平相邻、垂直相邻和对角相邻，图像的小波分解高频系数包括水平系数、垂直系数和对角系数，建立图像二元空间位置关系与小波分解高频系数的联合分布：水平相邻-水平系数、垂直相邻-垂直系数、对角相邻-对角系数、水平相邻-垂直系数、水平相邻-对角系数、垂直相邻-对角系数；

(3)采用二元广义高斯分布拟合步骤(2)建立的联合分布，估计二元广义高斯分布参数；

(4)根据步骤(3)估计出的二元广义高斯分布参数计算图像的失真程度，评价图像质量。

2.根据权利要求1所述基于二元空间依存关系的失真图像评价方法，其特征在于，在步骤(1)中，采用式(1)-式(3)将rgb图像映射到hsv空间：

上式中，min()为取最小值，当r＝g＝b时，h没有定义，当r+g+b＝0时，s没有定义。

3.根据权利要求2所述基于二元空间依存关系的失真图像评价方法，其特征在于：当b/v＞g/v时，则令h＝2π-h，再通过h＝h/2π，将h的数值规范到[0,1]区间。

4.根据权利要求1所述基于二元空间依存关系的失真图像评价方法，其特征在于，所述步骤(3)的具体步骤如下：

(a)给形状参数β赋予初始值β₀，给对称散布矩阵M赋予初始值M₀；

(b)将形状参数β的初始值β₀和对称散布矩阵M的初始值M₀代入式(4)，求出对称散布矩阵M的估计值

式(4)中，X_k表示第k对小波系数对，k＝1,2,…,K，y_k＝X_k^TM^-1X_k；

(c)将式(4)求出的对称散布矩阵M的估计值代入式(5)中，利用牛顿-拉弗森迭代法求出f(β)＝0的根的i次近似值β_i：

式(5)中，Ψ(*)表示普西函数；

(d)当|β_i-β_i-1|≤c时，将β_i作为形状参数β的估计值代入式(6)，求出尺度参数α的估计值

其中，c为预设精度值。

5.根据权利要求4所述基于二元空间依存关系的失真图像评价方法，其特征在于：将步骤(3)中求得的尺度参数α的估计值和形状参数β的估计值代入式(7)中，求得图像的失真程度n，

根据失真程度n评价图像的质量。