[发明专利]基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法有效

专利信息
申请号: 201811001682.2 申请日: 2018-08-30
公开(公告)号: CN109285146B 公开(公告)日: 2021-12-10
发明(设计)人: 崔子冠;王大闹;干宗良;唐贵进;刘峰 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 董建林
地址: 210003 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 觉察 失真 参考 图像 质量 评价 方法
【权利要求书】:

1.一种基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法,其特征在于,包括以下步骤:

1)读入参考图像与失真图像,计算参考图像各像素的恰可觉察失真JND;

2)基于JND对失真图像做像素级误差隐藏处理,包括如下步骤:

21)当失真图像的像素值与参考图像的像素值之差大于等于JND值时,将失真图像的像素值减去JND值作为误差隐藏后的失真像素值;

22)当失真图像的像素值与参考图像的像素值之差的绝对值小于JND值时,将参考图像的像素值直接作为误差隐藏后的失真像素值;

23)当失真图像的像素值与参考图像的像素值之差小于等于JND值的负数时,将失真图像的像素值加上JND值作为误差隐藏后的失真像素值;

3)计算参考图像与JND误差隐藏处理后失真图像之间的差异图像;

4)对差异图像以4×4像素块为单位计算边缘点所占比率,根据比率与阈值的关系将差异图像分为平滑4×4块区域与结构化4×4块区域;

5)对平滑区域以4×4块为单位计算峰值信噪比PSNR并做归一化处理;

6)对结构化区域以4×4块为单位计算结构相似度;

7)融合平滑区域归一化的PSNR和结构化区域的相似度得到失真图像的最终质量评分。

2.根据权利要求1所述的基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法,其特征在于,所述步骤4)包括如下步骤:

41)使用Prewitt算子对差异图像进行梯度滤波,得到各像素位置的水平与垂直梯度,进而得到梯度幅值;

42)以4×4像素块为单位计算块内16个像素梯度幅值的平均值,将块内各像素梯度幅值大于平均值的点作为边缘点,并计算块内边缘点所占的比率;

43)检查4×4块内边缘点所占的比率是否小于等于6/16,即块内边缘点的数目是否小于等于6,是则将此块判定为平滑4×4块,否则将此块判定为结构化4×4块。

3.根据权利要求1所述的基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法,其特征在于,所述步骤5)包括如下步骤:

51)对平滑4×4块区域,按照空间位置对应关系,以4×4块为单位计算参考图像与JND误差隐藏处理后失真图像之间的分块PSNR;

52)对分块PSNR根据最大值进行归一化处理。

4.根据权利要求1所述的基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法,其特征在于,所述步骤6)包括如下步骤:

61)对结构化4×4块区域,按照空间位置对应关系,以4×4块为单位计算参考图像与JND误差隐藏处理后失真图像之间的分块相关系数;

62)使用分块相关系数作为分块结构化相似度的测量。

5.根据权利要求1所述的基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法,其特征在于,所述步骤7)包括如下步骤:

71)以4×4块为单位计算平滑区域归一化后的平均PSNR;

72)以4×4块为单位计算结构化区域的平均相关系数;

73)根据平滑区域与结构化区域的面积加权,融合平滑区域的PSNR质量指标和结构化区域的相关系数质量指标得到失真图像的最终质量评分。

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