[发明专利]一种扫描图像质量综合评价方法及评价系统

说明书

技术领域

本发明属于图像质量评价领域，尤其涉及一种基于多目标多约束的扫描图像质量评价方法及评价系统。

背景技术

扫描图像质量主要表现在图像的可懂程度和逼真程度两个方面。可懂程度反映采集到的图像给人或计算机提供信息的能力，与图像应用有关；逼真程度反映扫描图像与标准图像的偏差，偏差越小表示图像越逼真。图像可懂程度越大或逼真程度越高表明图像质量越高，反之，亦然。目前图像质量评价指标过多，各自有各自不用的评价方法，显得纷乱繁杂，为实现对图像质量的统一描述，需要从理论出发采用数学方法度量图像的像素或频率特性，构建图像质量综合评价体系，使得图像质量评价代替人的主观感知且真实可信、操作简单、容易实现。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于多目标多约束的扫描图像质量评价方法，旨在解决目前图像质量评价方法不统一、侧重点不同,从而导致评价结果掺入过多主观因素的问题，提供一个综合性的图像质量评价指标。

本发明是这样实现的，一种扫描图像质量综合评价方法，包括以下步骤：

步骤S1，对扫描图像进行预处理；

步骤S2，对预处理后的扫描图像进行无参考图像质量评价，得到无参考图像质量评价指标D₁；

步骤S3，对预处理后的扫描图像进行参考图像质量评价，得到参考图像质量评价指标D₂；

步骤S4，根据无参考图像质量评价指标D₁和参考图像质量评价指标D₂以及各自的权重，计算得到图像质量综合评价指标D。

进一步地，在步骤S3之前还包括：

步骤S31，对所述预处理后的扫描图像进行阀值分割和二值化处理，得到后扫描图像；

步骤S32，读取所述预处理后的扫描图像对应的Gerber资料生成标准图像；

步骤S33，提取所述后扫描图像和所述标准图像对应的特征点，计算所述标准图像到所述后扫描图像的变换矩阵，通过矩阵变换将所述标准图像变换到与所述后扫描图像等大的扫描图，得到后标准图像；

所述步骤S3具体为：对所述后扫描图像和所述后标准图像进行参考图像质量评价，得到参考图像质量评价指标D₂。

进一步地，所述图像质量综合评价指标的计算公式为：D＝w₁D₁+w₂D₂，w₁表示无参考图像质量评价对应的权重值，w₂表示参考图像质量评价对应的权重值，其中：

μ、σ、g和A分别表示所述扫描图像的亮度、方差、清晰度和拉伸率；

D₂＝SIM(1-MSE)，MSE和SIM分别表示后扫描图像和后标准图像之间的均方差和相似度。

进一步地，所述无参考图像质量评价的评价指标包括：亮度μ、方差σ、信息熵H、清晰度g和拉伸率A，所述指标变量取值范围均在[0,1]之间；以M和N分别表示所述扫描图像I的行列数，I(i,j)表示所述扫描图像在(i,j)处的灰度值，m表示所述扫描图像灰度级最大值，各评价指标通过如下公式计算得到：

1)亮度：

2)方差：

3)信息熵：Pi表示所述扫描图像取灰度值i的概率，L表示灰度级总数；

4)清晰度：

5)拉伸率：r_x为所述扫描图像圆的直径，r_y为纵向上变形后的长度，A<1表示图像压缩，A>1表示图像拉伸。

再进一步地，所述拉伸率可进一步修正为：

进一步地，所述参考图像质量评价的评价指标包括：

均方差MSE、峰值信噪比PNSR和相似度SIM，所述相似度SIM包括亮度相似度LSIM、对比相似度CSIM和结构相似度SSIM，所述相似度SIM的计算公式为：SIM＝LSIM*CSIM*SSIM；

以I₁(i,j)表示所述后扫描图像在(i,j)处的灰度值，I₀(i,j)表示所述后标准图像在(i,j)处的灰度值，M和N表示两幅图像的行列数，则以上各评价指标通过如下公式计算得到：

1)均方差：

2)峰值信噪比：

3)亮度相似度：其中：μ₁表示所述后扫描图像的亮度，μ₀表示所述后标准图像的亮度；