[发明专利]基于边缘特征信息的屏幕内容图像的无参质量评价方法

权利要求书

1.一种基于边缘特征信息的屏幕内容图像的无参质量评价方法，包括下列步骤：

第一步，通过DOG算法来计算并获取SCIs图像边缘映射；

第二步，将获取的边缘映射信息进行局部归一化，在给定SCIs的情况下，采用局部平均减法和除法归一化的方法计算归一化像素；

第三步，进行边缘特征向量提取，利用L-矩分布估计方法拟合从局部归一化边缘图中提取边缘信息。

第四步，利用ABPNN回归器将质量感知特征向量映射到主观质量得分，将L-矩分布估计提取的SCIs图像n维边缘特征向量和其主观质量评价分数放入ABPNN网络中训练，在训练阶段，利用边缘特征向量及其对应主观差异均值意见得分(DMOS)值建立回归模型；预测阶段，将测试SCIs计算得到的特征向量输入到学习的模型中，预测SCIs图像质量评价分数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤四中的训练阶段，采用如下的方法：要保证弱分类器的数量Q，并将训练集中的SCIs的主观差异均值意见得分(DMOS)映射到[0,1]；采用AdaBoosting算法，通过对第i个弱分类器的原始质量评价分数与预测质量评价分数之间的差值进行积分，估计其评价误差Γ与相应的分布；利用凸函数将单个弱分类器的权值转化为相应的权值，有利于保证较低的弱分类器的权值越大，较低的弱分类器的权值越小；最终SCIs图像质量评价分数输出由权值与预测输出相结合计算得到。