[发明专利]一种基于光折变的全息图重组互连评价方法

说明书

本发明提出的基于光折变的全息图重组互连评价方法，涉及全息交互技术领域，包括：步骤1、分区，对降质图像进行区域划分，分别获取图像的边缘区、平坦区；步骤2、判别噪点，通过考虑平坦区中呈现为亮点的噪点对图像质量的干扰；步骤3、计算边缘恢复值和伪像消除值，分别统计复原前后局部方差的平均变化量作为边缘的恢复值和伪像的消除值；步骤4、图像复原质量综合评价指数的计算。本发明通过统计局部方差变化量为基本方法，重点强化了算法对伪像和噪点的抗干扰能力，提高了全息图重组质量评价方法的准确性。

技术领域

本发明涉及全息交互技术领域，尤其是基于光折变的全息图重组互连评价方法。

背景技术

全息图质量评价方法作为图像复原效果评价的重要手段，能否掌握准确可靠的质量评价方法事关全息图重组效果评价的正确与否，间接影响了全息图重组算法的研究。只有图像评价方法可靠，重组结果评价才真实，评判算法效果以及系统性能的结果才可信。目前常见的评价方法，但都存在一个共同缺点——缺少伪像对图像评价结果影响的考量。伪像普遍存在于重组图像中，尤其是自适应图像，随着自适应重组图像质量要求的逐渐提高，伪像的影响不可忽视。

伪像在自然图像中是不存在的，全息图重组中的伪像主要来源于在光折变中，由于光敏反应不一致等原因导致的在自适应观测图像上出现的明显亮于或者暗于周围像点的噪点，这种噪点对复重组图像的局部方差影响较大，导致图像评价不准确。

发明内容

本发明提供的基于光折变的全息图重组互连评价方法，提高了全息图重组质量评价方法的准确性。

本发明具体采用如下技术方案实现：

一种基于光折变的全息图重组互连评价方法，具体步骤如下所示：

步骤1、分区，对降质图像进行区域划分，分别获取图像的边缘区、平坦区，在被评价图像中，根据图像的局部方差大小来对降质图像进行分区，定义图像的边缘区对应于局部方差较大的区域，图像的平坦区对应于方差小的区域；

步骤2、判别噪点，研究噪点的生成原因可知，噪点随机分布于平坦区和边缘区，其本身可能高于局部方差平均值，也可能低于局部方差平均值，呈现出亮点或者暗点两种不真实的图像显现。根据人眼视觉特点，暗点对于图像质量的影响要显著小于亮点，对复原图像局部方差变化影响也相对小得多；另一方面，噪点对边缘区和平坦区的影响也有区别，对于平坦区的影响要显著大于边缘区，通过考虑平坦区中呈现为亮点的噪点对图像质量的干扰；

步骤3、计算边缘恢复值和伪像消除值，分别统计复原前后局部方差的平均变化量作为边缘的恢复值和伪像的消除值；

步骤4、图像复原质量综合评价指数的计算。

本发明提供的基于光折变的全息图重组互连评价方法，其有益效果在于：通过统计局部方差变化量为基本方法，重点强化了算法对伪像和噪点的抗干扰能力，提高了全息图重组质量评价方法的准确性。

附图说明

图1是本实施例海洋卫星图像；

图2是降质图像；

图3是10次RL迭代效果图；

图4是25次RL迭代图；

图5是迭代结果对比示意图。

具体实施方式

为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。

现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。