[发明专利]一种基于激励响应的无参考图像质量评价方法

权利要求书

1.一种基于激励响应的无参考图像质量评价方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤(1).输入失真图像I_D；

步骤(2).构建激励信号R_x：

步骤(3).利用步骤(2)所建立的激励相应对步骤(1)输入的失真图像I_D进行卷积计算，得到激励相应信号I_R：

其中，i表示的是图像中像素点的位置，代表卷积运算；

步骤(4).将激励响应信号I_R和失真图像I_D由RGB空间转换到YIQ空间，

步骤(5).构建二维边缘检测算子SO_x和SO_y：

步骤(6).利用步骤(5)所构建的二维边缘检测算子对失真图像I_D在YIQ空间Y通道上的值IY_D和激励响应信号I_R在YIQ空间Y通道上的值IY_R分别进行卷积计算，得到失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间Y通道上的梯度信息GY_D和GY_R：

其中，i表示的是图像中像素点的位置，代表卷积运算；

步骤(7).利用步骤(6)得到的失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间Y通道上的梯度信息GY_D和GY_R，计算失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间Y通道上每个像素点之间梯度的相似度；记梯度相似度为GSY：

其中，i表示的是图像中像素点的位置，c₁表示一个常数值；

然后，计算失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间Y通道上的梯度幅值方差信息：

其中，M表示一幅图像中整体像素数，

步骤(8).利用步骤(4)得到的失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间I通道上的值II_D和II_R，计算失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间I通道上每个像素点之间的相似度；记相似度为GSI：

其中，i表示的是图像中像素点的位置，c₂表示一个常数值；

然后，计算失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间I通道上的方差信息：

其中，M表示一幅图像中整体像素数，

步骤(9).利用步骤(4)得到的失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间Q通道上的值IQ_D和IQ_R，计算失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间Q通道上每个像素点之间的相似度；记相似度为GSQ：

其中，i表示的是图像中像素点的位置，c₃表示一个常数值；

然后，计算失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间I通道上的方差信息：

其中，M表示一幅图像中整体像素数，

步骤(10).采用机器学习的方法将步骤(7)得到失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间Y通道上的梯度幅值均值信息GSYM、方差信息GSYD，步骤(8)得到失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间I通道上的均值信息GSIM、方差信息GSID和计算失真图像I_D和激励响应信号I_R在YIQ空间I通道上的均值信息GSQM、方差信息GSQD，综合并且映射为图像失真程度，得到待评价图像的质量；

Q_quality＝F(GSYD,GSYM,GSID,GSIM,GSQD,GSQM|DMOS)

其中，F表示机器学习方法，采取的是支持向量回归的机器学习方法，调用的是lib-SVM机器学习函数，将步骤(7)、步骤(8)和步骤(9)中得到数据作为该函数的输入；DMOS表示公知的图像质量评价数据库中图像的主观评价得分。