[发明专利]基于特征相似度的高动态彩色图像质量评价方法

权利要求书

1.一种基于特征相似度的高动态彩色图像质量评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

第一步、将原始亮度转为感知亮度，即：将原始HDR亮度N乘以179得到实际场景亮度值A，通过裁剪函数将实际亮度限制在最大显示亮度(4500cd/m²)和最小显示亮度(0.03cd/m²)之间，被裁剪的亮度为发射亮度E，对发射亮度E进行PU编码，获得感知亮度P；

第二步、计算彩色LDR图像的R、G和B彩色分量的相位一致PC特征图PC_R，PC_G和PC_B，具体的算法如下：

(1)计算一维图像的PC特征图：

在尺度n上，每个正交滤波器对对信号g(x)的响应形成一组响应矢量[e_n(x),o_n(x)]：

其中，*表示卷积运算，e_n(x)和o_n(x)分别表示尺度n上的正交响应向量；g(x)表示输入信号，和表示尺度n上的偶对称和奇对称滤波器；

正交响应向量对[e_n(x),o_n(x)]在尺度n上的局部振幅A_n(x)，即响应向量对的幅度计算公式如下：

则一维图像的PC特征图通过下式计算：

PC(x)＝E(x)/(ε+∑_nA_n(x)) (3)

其中，PC(x)表示一维PC特征图，E(x)表示所有尺度下响应矢量对的加和平方根，表示标准差，计算公式为：令F(x)＝∑_ne_n(x)和H(x)＝∑_no_n(x)，ε是一个小的正数常量，防止分母为0；

正交滤波器对和在频域上的传递函数的计算公式为：

其中，ω₀表示滤波器的中心频率，σ_r表示控制滤波器的带宽；

(2)计算二维图像的PC特征图：

将上的一维正交滤波器滤波器扩展到二维正交滤波器r滤波器，二维正交滤波器函数的传递函数表示为：

其中，ω表示频率，θ_j＝jπ/J，j＝{0,1,.....,J-1}是滤波器的方向角，J表示方向数，σ_θ决定滤波器的角带宽；其中，将尺度设为4，滤波器方向数J设为4，σ_θ设为0.55，滤波频率和滤波带宽分别取值ω₀＝0.002,σ_r＝6.2；

调制ω₀、θ_j和2D图像卷积G₂，得到每个点x上的一组响应向量在尺度n和方向θ_j上的正交响应向量的局部振幅即响应向量对的幅度计算公式为：

正交响应向量对沿θ_j方向的所有尺度下的局部振幅，即局部能量计算公式为：

其中，表示θ_j方向的局部能量，分别为尺度n和方向θ_j下的正交响应向量对；

因此，2D图像x位置处的PC特征图表示为：

其中，ε为小的正数，防止分母为0；分别将彩色LDR图像的R，G和B分量作为单通道图像，进行上述公式(5)-(8)计算，获得图像R、G和B彩色分量的相位一致(PC)特征图PC_R，PC_G和PC_B：

其中，分别表示R，G和B分量沿θ_j方向的局部能量，分别为R，G和B分量在尺度n和方向θ_j下的正交响应向量对的局部振幅；

第三步：计算彩色LDR图像的R，G和B分量的梯度幅度(GM)特征图GM_R，GM_G和GM_B，具体的算法如下：

将图像f(x)沿水平方向x和垂直方向y的偏导数分别为G_x(x)和G_y(x)表达为：

图像f(x)的GM特征图表示为：

将彩色LDR图像的R、G和B分量作为单通道图像，进行上述计算，获得GM_R、GM_G和GM_B：

其中，G_R,x,G_G,x,G_B,x分别表示R，G和B分量沿水平方向x的偏导数，G_R,y,G_G,y,G_B,y分别为R，G和B分量在垂直方向y的偏导数，具体计算过程同上式(10)；

第四步：将PC特征图和GM特征图整合成四元数矩阵，将彩色图像的特征图转换为纯虚数形式，如下式所示：

其中，i、j和k是三个虚数单位；

第五步：计算特征相似度，实现质量评价，即：

设PC_Q₁和PC_Q₂表示从图像f₁和f₂中提取的PC特征图，以及GM_Q₁和GM_Q₂表示从图像f₁和f₂中提取的GM特征图；评价指标的计算分为两个阶段：

第一阶段，计算局部相似性度量：

首先，PC_Q₁(x)和PC_Q₂(x)的相似性度量定义为：

其中，T₁表示一个小的正数，以提高S_PC(x)的稳定性；

GM_Q₁(x)和GM_Q₂(x)之间的相似性度量定义为：

其中，T₂表示取决于GM_Q动态范围的正常数，以提高S_GM(x)的稳定性；

然后，将S_PC(x)和S_GM(x)结合，得到图像f₁(x)和f₂(x)的局部相似性度量指标S_Q(x)，定义S_Q(x)为：

S_Q(x)＝S_PC(x)·S_GM(x) (16)

第二阶段，计算全局相似性度量指标：

HVS具有视觉显著特性，具有显著PC特征的位置对衡量f₁和f₂之间的相似性有较大影响，使用PC_m(x)＝max(PC₁(x),PC₂(x))来加权S_Q(x)在f₁和f₂之间的整体相似度中的重要性，因此f₁和f₂之间的相似性PU_FSIM_Q被定义为：

其中，Ω表示整个图像的时域范围。