[发明专利]一种面向监控视频应用的图像质量半参考评价方法

权利要求书

1.一种面向监控视频应用的图像质量半参考评价方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：

步骤1：求取归一化亮度MSCN系数；用表示归一化之后空域图像的MSCN系数，对图像的归一化消除相邻系数之间的相关性；

步骤2：确定MSCN系数分布的拟合参数—广义高斯分布GGD函数；

步骤3：用GGD模型拟合空域图像的MSCN系数，确定提取图像失真的第一个特征集合；

步骤4：确定不对称广义高斯分布AGGD模型的表达式；

步骤5：用AGGD模型拟合空域图像的相邻MSCN系数乘积的经验分布，确定提取图像失真的第二个特征集合；

步骤6：确定失真图像的基本特征集合；

步骤7：确定降质特征值,并基于降质图像的基本特征及降质特征，提取图像的视觉特征；

步骤8：图像质量评估。

2.如权利要求1所述的图像质量半参考评价方法，其特征在于所述步骤1具体包括：

空域图像的MSCN系数表示如下：

其中：

i∈1，2...M，j∈1,2...N是空间索引，M，N分别表示图像的高度和宽度；ω＝{ω_k,l|k＝-K，,...，K，l＝-％,...,％}是高斯加权函数；I(i,j)表示图像在其像素域坐标(i,j)中的亮度；C是一个常量，以防止除数为零的情况；局部均值μ (i,j)以及方差σ(i,j)分别用来表示图像的平均亮度以及对比度。

3.如权利要求1所述的图像质量半参考评价方法，其特征在于所述步骤2具体包括：

GGD表达式为：

其中：

α表示GGD函数的形状参数，σ²表示GGD函数的方差；Γ(α)函数和β为了简化公式描述，引入的中间变量。

4.如权利要求1所述的图像质量半参考评价方法，其特征在于所述步骤3具体包括：

GGD分布的参数(α,σ²)通过矩匹配方法有效估算；

使用GGD分布的参数模型来拟合失真及非失真图像MSCN分布；通过估算GGD分布的两个参数(α,σ²)来拟合MSCN系数，以此作为用来提取图像失真的第一个特征集合。

5.如权利要求1所述的图像质量半参考评价方法，其特征在于所述步骤4具体包括：

AGGD表达式为：

其中：

ν反映AGGD分布的形状，σ_l、σ_r分别为AGGD分布的左方差、右方差，分别控制向两边的延伸程度。

6.如权利要求1所述的图像质量半参考评价方法，其特征在于所述步骤5具体包括：

抽取AGGD分布沿着四个方向上的参数来进行最优拟合，每个方向上的参数(v,σ_l,σ_r,η)通过矩匹配方法得到可靠的估算值，其中：

对于相邻MSCN系数的乘积在四个方向上的经验分布，由于每个方向有四个参数，所以总共有4*4＝16个参数，这16个参数构成了用来提取图像失真的第二个特征集合。

7.如权利要求1所述的图像质量半参考评价方法，其特征在于所述步骤6具体包括：

在两个尺度上对图像特征进行提取，每个尺度上有2+16＝18个参数，则两个尺度上共有18*2＝36个参数，以此来确定图像失真的基本特征集合。