[发明专利]基于稀疏分解残差的全参考混合失真图像质量评价方法

权利要求书

1.一种基于稀疏分解残差的全参考混合失真图像质量评价方法，包括下列的步骤：

(1)选取自然图片，并从其中选择图像块作为训练图像块，采用K-SVD算法对字典进行训练，得到训练字典D；

(2)获得稀疏分解残差能量图：通过正交匹配追踪算法对参考图像及其失真图像进行稀疏分解，分别得到稀疏分解残差，记为res^r与res^d，并利用其各自的内积分别得到参考图像及失真图像残差能量特征图，记为ER^r与ER^d；

(3)基于稀疏分解残差能量图评估图像失真水平，方法如下：

1)计算局部残差能量特征相似度：通过计算参考图像及其失真图像块的残差能量梯度图的相位信息相似度测量ER^r与ER^d之间的相似性，得到相似度结果记为PD_res：

其中，i＝1,...,M，j＝1,...,N；C₃为常数；PD_res即为得到的残差能量梯度图的相位信息相似度结果，能量梯度G^r与G^d分别为：

2)通过计算PD_res的余弦，并通过参考图像求得的方差图做权重来获得局部残差质量分数记为Q_rl，方法如下：

为处理相位较小或相位接近于π的情况，对残差能量梯度图的相位相似性结果进行如下处理后得到质量图：

其中，ρ为得到的质量图，然后由方差V(i,j)作为权重求解局部残差特征的质量分数Q_rl为：

3)由局部残差能量图求解全局残差：先利用参考图像方差图做权重对局部残差能量图进行处理，得到处理后的参考以及失真图像残差能量图记为wres^r与wres^d，再通过减均值后平方求和的方式由局部残差计算失真图像与参考图像的全局残差值记为Gres^d与Gres^r；

4)计算全局残差特征的质量分数：利用参考图像全局残差值除失真图像全局残差值，得到全局残差质量分数Q_rg；

5)最终残差特征的评估质量分数由局部残差质量分数Q_rl与全局残差质量分数Q_rg两部分进行综合得到，记为Q_r。