[发明专利]基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法

说明书

本发明公开了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，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；基于JND对失真图像做像素级误差隐藏处理；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；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；对平滑区域以4×4块为单位计算PSNR并做归一化处理；对结构化区域以4×4块为单位计算结构相似度；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。优点：更有效地表达了误差特性，提高了失真图像质量评价的准确度。

技术领域

本发明涉及一种基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法，属于图像处理与分析技术领域。

背景技术

图像质量评价一直是图像处理与分析领域的重要研究课题，在图像处理的很多方面都有重要的应用。目前最准确的图像质量评价方法仍然是靠人工打分来得到评价结果，但主观评分耗时耗力且无法自动评价。客观评价方法中应用最广泛的是峰值信噪比(PSNR)与结构相似性测量(SSIM)。PSNR与对应的均方误差(MSE)计算上最为简单且物理意义明确，对非结构性误差如噪声失真评价效果较好，但对结构性误差评价效果不好。SSIM通过提取局部分块的亮度、对比度与结构相似性进行综合测量，对结构性失真评价效果较好，因此受到了学术界与工业界的广泛关注，但其计算量相比PSNR有所增加，而且对非结构性失真评价效果一般。

近年来，基于人眼视觉特性的图像处理与分析方法受到了更多关注。恰可觉察失真(JND)作为人眼重要的视觉特性之一，目前将JND用于图像或视频质量评价的方法还有待于进一步研究探索，一些重要的问题比如如何使用JND对误差进行隐藏、如何根据误差信号的特性使用合适的质量评价方法、如何融合不同评价方法的质量指标得到失真图像的总体质量指标等会严重影响质量评价效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法。

为解决上述技术问题，本发明提供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；

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。

进一步的，所述步骤2)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。

进一步的，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；