[发明专利]一种基于相似性变换的重定位图像质量评价方法

权利要求书

1.一种基于相似性变换的重定位图像质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：

①令I_org表示原始图像，令I_ret表示I_org对应的重定位图像；将I_org中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为I_org(x,y)，将I_ret中坐标位置为(x',y)的像素点的像素值记为I_ret(x',y)；其中，1≤x≤W，1≤y≤H，1≤x'≤W'，W表示I_org的宽度，W'表示I_ret的宽度，H表示I_org或I_ret的高度；

②采用SIFT-Flow方法建立I_org与I_ret之间的匹配关系，得到I_org中的每个像素点的SIFT-Flow向量，将I_org中坐标位置为(x,y)的像素点的SIFT-Flow向量记为v_O(x,y)，然后根据I_org中的所有像素点的SIFT-Flow向量，从I_org中得到重构的重定位图像，记为将中坐标位置为的像素点的像素值记为再判断中的每个像素点是否为空洞像素点，对于中坐标位置为(x',y)的像素点，若中坐标位置为(x',y)的像素点为空洞像素点，则令其中，用于表示水平方向，用于表示垂直方向，表示v_O(x,y)的水平偏移量，表示v_O(x,y)的垂直偏移量，中的“＝”为赋值符号；

同样，采用SIFT-Flow方法建立I_ret与I_org之间的匹配关系，得到I_ret中的每个像素点的SIFT-Flow向量，将I_ret中坐标位置为(x',y)的像素点的SIFT-Flow向量记为v_R(x',y)，然后根据I_ret中的所有像素点的SIFT-Flow向量，从I_ret中得到重构的原始图像，记为将中坐标位置为的像素点的像素值记为再判断中的每个像素点是否为空洞像素点，对于中坐标位置为(x,y)的像素点，若中坐标位置为(x,y)的像素点为空洞像素点，则令其中，表示v_R(x',y)的水平偏移量，表示v_R(x',y)的垂直偏移量，中的“＝”为赋值符号；

③将I_org分割成个互不重叠的尺寸大小为16×16的四边形网格；然后以I_org中的每个四边形网格的左上、左下、右上和右下4个网格顶点的集合来描述I_org中的每个四边形网格，将I_org中的第k个四边形网格记为U_O,k，其中，符号为向下取整运算符号，k为正整数，1≤k≤M，对应表示U_O,k的左上网格顶点、左下网格顶点、右上网格顶点、右下网格顶点，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，

同样，将I_ret分割成个互不重叠的尺寸大小为16×16的四边形网格；然后以I_ret中的每个四边形网格的左上、左下、右上和右下4个网格顶点的集合来描述I_ret中的每个四边形网格，将I_ret中的第k'个四边形网格记为U_R,k'，其中，k'为正整数，1≤k'≤M'，对应表示U_R,k'的左上网格顶点、左下网格顶点、右上网格顶点、右下网格顶点，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，

④根据I_org中的每个四边形网格的所有网格顶点的SIFT-Flow向量，得到I_org中的每个四边形网格在I_ret中匹配的四边形网格，将U_O,k在I_ret中匹配的四边形网格记为然后计算I_org中的每个四边形网格的相似性变换矩阵，将U_O,k的相似性变换矩阵记为其中，对应表示的左上网格顶点、左下网格顶点、右上网格顶点、右下网格顶点，也即对应表示在I_ret中匹配的网格顶点、在I_ret中匹配的网格顶点、在I_ret中匹配的网格顶点、在I_ret中匹配的网格顶点，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，表示的SIFT-Flow向量的水平偏移量，表示的SIFT-Flow向量的垂直偏移量，表示的SIFT-Flow向量的水平偏移量，表示的SIFT-Flow向量的垂直偏移量，表示的SIFT-Flow向量的水平偏移量，表示的SIFT-Flow向量的垂直偏移量，表示的SIFT-Flow向量的水平偏移量，表示的SIFT-Flow向量的垂直偏移量，(A_O,k)^T为A_O,k的转置，((A_O,k)^TA_O,k)^-1为(A_O,k)^TA_O,k的逆，的维数为6×1；

同样，根据I_ret中的每个四边形网格的所有网格顶点的SIFT-Flow向量，得到I_ret中的每个四边形网格在I_org中匹配的四边形网格，将U_R,k'在I_org中匹配的四边形网格记为然后计算I_ret中的每个四边形网格的相似性变换矩阵，将U_R,k'的相似性变换矩阵记为其中，对应表示的左上网格顶点、左下网格顶点、右上网格顶点、右下网格顶点，也即对应表示在I_org中匹配的网格顶点、在I_org中匹配的网格顶点、在I_org中匹配的网格顶点、在I_org中匹配的网格顶点，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，以的水平坐标位置和垂直坐标位置来描述，表示的SIFT-Flow向量的水平偏移量，表示的SIFT-Flow向量的垂直偏移量，表示的SIFT-Flow向量的水平偏移量，表示的SIFT-Flow向量的垂直偏移量，表示的SIFT-Flow向量的水平偏移量，表示的SIFT-Flow向量的垂直偏移量，表示的SIFT-Flow向量的水平偏移量，表示的SIFT-Flow向量的垂直偏移量，(A_R,k')^T为A_R,k'的转置，((A_R,k')^TA_R,k')^-1为(A_R,k')^TA_R,k'的逆，的维数为6×1；

⑤采用分层显著性检测模型提取出I_org的视觉显著图，记为{S_O(x,y)}；其中，S_O(x,y)表示{S_O(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

同样，采用分层显著性检测模型提取出I_ret的视觉显著图，记为{S_R(x,y)}；其中，S_R(x,y)表示{S_R(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；

⑥根据I_org中的所有四边形网格的相似性变换矩阵，并结合{S_O(x,y)}，计算I_org的前向几何失真，记为f_FGD；

同样，根据I_ret中的所有四边形网格的相似性变换矩阵，并结合{S_R(x,y)}，计算I_ret的后向几何失真，记为f_BGD；

⑦根据{S_O(x,y)}、及I_org中的所有四边形网格在I_ret中匹配的四边形网格，计算I_org的前向信息损失，记为f_FIL；

同样，根据{S_R(x,y)}、及I_ret中的所有四边形网格在I_org中匹配的四边形网格，计算I_ret的后向信息损失，记为f_BIL；

⑧根据f_FGD、f_BGD、f_FIL和f_BIL，计算I_ret的客观质量评价预测值，记为Q，Q＝λ₁×(α₁×f_FGD+β₁×f_BGD)+λ₂×(α₂×f_FIL+β₂×f_BIL)，其中，α₁和β₁、α₂和β₂、λ₁和λ₂均为权重系数。