[发明专利]基于纹理与卡通稀疏表示的全参考混合失真图像质量评价方法

说明书

本发明涉及一种基于纹理与卡通稀疏表示的全参考混合失真图像质量评价方法，包括：选取具有明显卡通和具有明显纹理特征的自然图像作为训练图像分别对卡通字典和纹理字典进行训练，得到的纹理字典与卡通字典；获得纹理与卡通稀疏系数。并分别构造两部分稀疏特征向量。通过考虑幅度与相位信息，利用参考图像块与失真图像块的两部分稀疏特征向量之间的相似性来评价图像块的失真水平；利用图像块方差作为图像块权重值，分别求得纹理稀疏特征与卡通稀疏特征图像质量为Q_tex与Q_car，最终的稀疏特征评估分数由Q_tex与Q_car两部分的质量分数进行综合得到Q_s。

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其平面图像的客观评价系统，涉及一种基于稀疏表示的全参考混合失真图像质量评价方法。

背景技术

图像质量评价方法可分为主观评价和客观评价两大类。前者由人直接对图像质量打分，后者则采用系统建模、统计运算等方法来完成对图像质量的评价。主观评价虽有较高的可靠性，但费用高、耗时长，难操作，因此客观评价方法更受学者关注。根据对参考图像的依赖程度，客观评价可分为全参考型、半参考型和无参考型客观评价方法。

最简单的全参考评价方法为均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)，它们计算简单、意义明确，但却不能很好地反映人的主观感受。随着对人类视觉系统(HVS)认识的不断深入，人们开始利用人类视觉系统的某些特性进行评价。由于稀疏表示能够很好地模拟视觉系统主视皮层V1区简单细胞感受野的接收特性，近年来受到越来越多的关注和研究。但现有的基于稀疏表示的评价方法仅针对单失真类型比较有效，而图像传送给接收者之前，会经过获取、压缩和传送等过程，这往往会给图像造成多种失真，因此评价混合失真类型图像具有很重要的现实意义。

发明内容

本发明针对基于稀疏表示的客观质量评价方法仅针对单失真类型比较有效的问题提出一种适用于评价混合失真图像的全参考图像质量评价方法。该方法将稀疏系数分解为纹理与卡通稀疏系数，分别分析不同失真类型对图像纹理与卡通成份造成的不同影响，从而能够很好地评估混合失真图像的失真水平。技术方案如下：

一种基于纹理与卡通稀疏表示的全参考混合失真图像质量评价方法，包括步骤如下：

第一步，选取具有明显卡通和具有明显纹理特征的自然图像作为训练图像。

第二步，通过训练得到纹理字典与卡通字典

训练纹理和卡通字典时均从训练图像中选择相同大小的图像块作为训练图像块，得到纹理字典与卡通字典。

第三步，获得纹理与卡通稀疏系数

将纹理字典和卡通字典组合成过完备字典，其左半部分与右半部分元素分别为纹理字典D_tex与卡通字典D_car；将大小均为M×N的待评价失真图像I^dis与参考图像I^ref划分为大小与训练图像块相同的非重叠块，参考图像块与失真图像块分别用向量和表示，与分别表示参考图像块与失真图像块的稀疏向量，分别为相应纹理稀疏系数与和卡通稀疏系数与的组合；求解稀疏向量与分别获得纹理稀疏系数和卡通稀疏系数，并分别构造两部分稀疏特征向量。

第四步，通过考虑幅度与相位信息，利用参考图像块与失真图像块的两部分稀疏特征向量之间的相似性来评价图像块的失真水平；

第五步，利用图像块方差作为图像块权重值，分别求得纹理稀疏特征与卡通稀疏特征图像质量为Q_tex与Q_car，最终的稀疏特征评估分数由Q_tex与Q_car两部分的质量分数进行综合得到Q_s。