[发明专利]一种基于图像熵的对比度失真图像质量评价方法

说明书

本发明提供了一种基于图像熵的对比度失真图像质量评价方法，属于图像处理技术领域。本发明针对对比度失真图像信息量和直方图两方面特征变化规律，利用图像熵评估对比度失真图像的质量，解决了图像在传输、存储、压缩等处理时对图像带来的对比度失真退化问题。同时，本发明弥补了图像质量评价领域中对比度失真评价方法缺乏的缺陷，较现有的同类评价方法其准确性和有效性有了明显提高。本发明所得的图像失真评价数据，能够客观描述和评价图像的对比度失真退化程度；评价结果符合人眼感知，具有良好的评价性能，可以用于图像融合、图像增强、图像识别等图像处理领域，具有很好的应用潜力和价值。

技术领域

本发明涉及图像评价及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像熵的对比度失真图像质量评价方法。

背景技术

近十几年，是图像质量评价蓬勃发展的时期。由于图像感知的视觉质量对于图像及视频处理系统的设计和优化至关重要，图像质量评价(Image quality assessment，IQA)一直是相关领域的研究热点课题。通常，呈现在人们面前的影像，都是要经过采集、压缩、传输等不同的过程阶段处理的，这些过程所产生的各种图像失真包括压缩伪影、模糊、噪声等都会严重影响图像的视觉感知效果。在图像采集、压缩、传输等过程中，图像捕获、传播时的不利光照条件、低质量的成像器件、再现设备伽马校正失效以及不合适的图像增强、修改操作等都会引起不同程度的图像对比度失真问题，致使图像的整体或部分区域的对比度、亮度较标准图像有很大的差异，人眼感知的图像质量大大降低。目前，已有很多用于IQA的方法，它们对压缩、模糊、噪声失真而退化的图像质量的评价均表现了较好的评价效果，但对对比度失真类型的退化图像的质量评价却几乎失效。因此，针对对比度失真图像的质量评价问题，成为了国内外学者深入探讨的重要课题。

近年来，针对对比度失真图像的质量评价，业内学者相继提出多种评价方法。相关研究发现，与标准图像相比，对比度失真图像在其亮度、直方图上的变化具有特殊性，于是众多学者通过提取图像及图像直方图的均值、方差、偏度等特征或将上述特征有机结合来度量对比度失真图像的视觉感知质量，取得了较好的评价效果。目前，虽有运用图像的图像熵特征进行图像对比度失真质量评价的报道，但其所要求的输入通常是灰度图像，忽略了图像的色彩也会随图像的对比度、亮度的变化而改变，因此其评价效果不理想；还有一些评价方法，只是将图像的图像熵特征作为图像的信息量来衡量、减小了图像熵在评价中的权重，这在很大程度上忽略了图像熵在对比度失真图像的直方图分布上的优良度量潜能，致使其评价达不到预期的效果。事实上，图像熵本身是一个能够衡量图像对比度失真的优良的特征量，正确合理的运用图像熵来对对比度失真图像进行质量上的客观评价至关重要。本发明基于图像熵提出了一种对比度失真图像质量评价的方法。与其他评价方法相比，本发明的评价更合理、准确，操作上也较简单，在图像融合、图像增强、图像识别领域及图像处理相关领域均有着广泛的应用前景和价值。

为了解决采集、传输、压缩等处理对图像带来的对比度失真的评价问题，本发明基于图像熵的原理以及对比度失真图像的直方图变化的规律，提出了一种基于图像熵的对比度失真图像质量评价方法。图像的对比度失真的表现，主要体现在图像的信息量减少和其直方图分布的均匀性降低这两个方面；本发明所提出并采用的图像熵，能够很好的衡量图像的信息量，还能够很好的衡量图像的直方图的分布变化情况。本发明提供的评价方法，其计算过程不是很复杂、计算效率高、准确性好，对对比度失真图像的失真程度具有很好的评价性能，能够满足图像融合、图像增强、图像识别等相关领域对对比度失真图像的质量客观评价的实际需求。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有的图像质量评价体系缺乏对对比度失真图像的失真退化程度的客观评价方法以及现有的对比度失真图像质量评价方法的性能不佳的技术缺陷，而提出一种基于图像熵的对比度失真图像质量评价方法。本发明通过该方法以解决图像在传输、存储、压缩、编辑等处理对数字图像带来的质量失真退化问题，所得到的评价数据能够真实反映失真退化图像与标准图像之间的差异，其与人眼的视觉感知效果一致。