[发明专利]一种无参考激光干扰图像质量评价方法

权利要求书

1.一种无参考激光干扰图像质量评价方法，其特征在于，包括：

(1)构建支撑向量回归器；

所述支撑向量回归器包括：局部特征提取模块、自然场景统计特征提取模块和质量评分模块；

所述局部特征提取模块；用于对输入图像进行局部信息估计，得到局部信息估计特征；所述自然场景统计特征提取模块，用于对输入图像进行基于空间域的自然场景统计，得到自然场景统计特征；所述质量评分模块，用于根据所述局部信息估计特征和自然场景统计特征，对所述输入图像质量进行评分；所述对输入图像进行局部信息估计，具体包括：

(01)对输入图像进行光斑饱和区域检测，得到饱和区域掩模；

(02)对输入图像进行栅格化，并计算每个栅格内的均值和方差，得到均值图img_m和方差图img_v；

(03)使用基于马尔科夫随机场的方法分别估计所述均值图img_m和方差图img_v的饱和光斑遮挡区域信息，得到均值估计图img_mE和方差估计图img_vE；所述局部信息估计特征包括：第一特征f₁、第二特征f₂、第三特征f₃和第四特征f₄；

所述第一特征f₁为在均值估计图img_mE上求取的光斑饱和区域的信息熵；

所述第二特征f₂为均值图img_m和均值估计图img_mE的结构相似度；

所述第三特征f₃为方差图img_v和方差估计图img_vE的结构相似度；

所述第四特征f₄为饱和区域掩模计算得到的输入图像的饱和像素率；

(2)将干扰图像数据集输入所述支撑向量回归器进行训练，得到训练好的支撑向量回归器；

(3)将待评价图像输入训练好的支撑向量回归器进行质量评价，得到待评价图像的质量评分。

2.根据权利要求1所述的一种无参考激光干扰图像质量评价方法，其特征在于，每个栅格大小为所述输入图像的1/9。

3.根据权利要求1所述的一种无参考激光干扰图像质量评价方法，其特征在于，所述对输入图像进行基于空间域的自然场景统计，具体包括：

(11)求取输入图像的均值减归一化系数MSCN，并分别使用广义高斯分布和非对称广义高斯分布分别拟合所述均值减归一化系数MSCN的分布；

(12)求取所述均值减归一化系数MSCN的对积衍生子带，并使用非对称广义高斯分布拟合所述对积衍生子带；

(13)求取所述均值减归一化系数MSCN的对数衍生子带，并使用广义高斯分布拟合所述对数衍生子带。

4.根据权利要求3所述的一种无参考激光干扰图像质量评价方法，其特征在于，所述自然场景统计特征包括：拟合所述均值减归一化系数MSCN的分布得到的参数、拟合所述对积衍生子带得到的参数和拟合所述对数衍生子带得到的参数。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种无参考激光干扰图像质量评价方法，其特征在于，所述干扰图像数据集通过光斑的理论模型仿真生成。