[发明专利]一种基于几何失真度量的图像适配质量评价方法

说明书

本发明公开了一种基于几何失真度量的图像适配质量评价方法，其采用预训练的边缘形状分类器对原始图像和适配图像中的每个图像块进行分类，得到图像块对应的类别概率分布向量作为局部几何特征向量；计算匹配图像块的局部几何特征向量的JS散度，采用边缘强弱值加权得到局部几何失真分数；利用分类概率最大的边缘来表示图像块的边缘形状，统计每类边缘表示的图像块的个数并归一化，得到全局几何特征向量，计算原始图像与适配图像的全局几何特征向量的JS散度，得到全局几何失真分数；利用支持向量回归模型融合显著区域保持分数得到客观质量评价预测值；优点是从局部和全局两个角度对几何失真进行度量，能更加准确地预测适配图像的客观质量。

技术领域

本发明涉及一种图像质量评价方法，尤其是涉及一种基于几何失真度量的图像适配质量评价方法。

背景技术

随着不同的工业和消费电子设备的出现，将图像调整为不同宽高比进而适配各种显示器的需求越来越广泛。为了满足该需求，在过去的十年中已经提出了多种图像适配(Image Retargeting，IR)算法。然而，图像适配可能会导致图像内容的信息丢失和图像结构的几何变化，例如挤压、拉伸、不均匀形变和几何不连续等，因此适配图像的视觉质量会不可避免地降低。因此，有必要进行图像适配质量评价(Image Retargeting QualityAssessment，IRQA)以选择高质量的适配图像。

传统的图像适配质量评价方法主要度量场景中显著目标的信息损失和几何形变。然而，根据人眼视觉特性，人眼对于非显著区域的几何失真同样十分敏感，如果仅以显著目标的特征来预测适配图像的视觉质量，则会导致无法精确预测得到客观评价值。因此，如何在视觉质量评价过程中有效地度量适配图像的几何失真程度，使得客观评价结果更加感觉符合人类视觉系统，是在对适配图像进行客观质量评价过程中需要研究解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于几何失真度量的图像适配质量评价方法，其能够很好地度量图像适配过程中图像产生的几何形变，进而能够有效地提高客观评价结果与主观感知的相关性。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于几何失真度量的图像适配质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：将原始的图像记为{I_O(x,y)}，将{I_O(x,y)}对应的适配图像记为{I_R(x',y')}；其中，(x,y)表示{I_O(x,y)}中的像素点的坐标位置，1≤x≤W，1≤y≤H，W表示{I_O(x,y)}的宽度，H表示{I_O(x,y)}的高度，I_O(x,y)表示{I_O(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，(x',y')表示{I_R(x',y')}中的像素点的坐标位置，1≤x'≤W'，1≤y'≤H'，W'表示{I_R(x',y')}的宽度，H'表示{I_R(x',y')}的高度，I_R(x',y')表示{I_R(x',y')}中坐标位置为(x',y')的像素点的像素值；