[发明专利]一种基于像素类型的结构类似性图像质量客观评价方法无效
申请号: | 201010539784.7 | 申请日: | 2010-11-11 |
公开(公告)号: | CN101976444A | 公开(公告)日: | 2011-02-16 |
发明(设计)人: | 赵巨峰;冯华君;徐之海;李奇 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
代理公司: | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人: | 胡红娟 |
地址: | 310027 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于像素类型的结构类似性图像质量评价方法,包括:(1)采用Canny方法计算参考图和评价图的梯度,并同时得到两个表征图像梯度值强弱边界的阈值,将图像中的每个像素位置分别划分为边缘、纹理和平坦三个区域类型,建立不同像素区域类型不同权重的信息图RWM;(2)对参考图、评价图在亮度、对比度以及梯度结构类似性进行比较,得到梯度结构类似性指标GSSIM;(3)将步骤(1)与(2)中得到的RWM与GSSIM点乘得到不同像素区域不同权重的退化信息索引图,求取该图的均值得到评价图像质量的评价值。上述方法可广泛应用于图像处理的各个阶段,并能迅速给出衡量图像质量的具体指标值,准确度高,实用性强。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 像素 类型 结构 类似 图像 质量 客观 评价 方法 | ||
【主权项】:
一种基于像素类型的结构类似性图像质量客观评价方法,包括:(1)采用Canny方法计算参考图I的梯度GI(x,y),并同时得到两个表征图像梯度值强弱边界的阈值t1与t2,其中t1>t2;同样用Canny方法得到评价图f的梯度Gf(x,y);通过分析GI(x,y)、Gf(x,y)中各个像素与阈值t1、t2的关系,将图像中的每个像素位置分别划分为边缘、纹理和平坦三个区域类型;建立不同像素区域类型不同权重的信息图RWM(x,y),该图对应边缘区域类型像素位置处的权重值为R1,纹理区域类型的对应像素位置处的权重值分别为R2,平坦区域类型的对应像素位置处的权重值为R3,其中R1+R2+R3=1;(2)对参考图I、评价图f在亮度、对比度以及梯度类似性进行比较,得到质量评价指标:亮度指标l(x,y)、对比度指标c(x,y)以及梯度类似性指标g(x,y),其中,亮度指标l(x,y)、对比度指标c(x,y)以及梯度类似性指标g(x,y)的计算公式如下: l ( I , f ) = 2 μ I μ f + C 1 μ I 2 + μ f 2 + C 1 c ( I , f ) = 2 σ I σ f + C 2 σ I 2 + σ f 2 + C 2 g ( I , f ) = 2 G I G f + C 3 G I 2 + G f 2 + C 3 上式中μI为参考图I的局部均值,μf为评价图f的局部均值,σI为参考图I的局部方差与,σf为评价图f的局部方差,C1、C2与C3为大于0且小于1的常数;将上述亮度指标l(x,y)、对比度指标c(x,y)以及梯度类似性指标g(x,y)代入梯度结构类似性指标式中,其中梯度结构类似性指标式为: GSSIM = l ( I , f ) c ( I , f ) g ( I , f ) = 2 μ I μ f + C 1 μ I 2 + μ f 2 + C 1 2 σ I σ f + C 2 σ I 2 + σ f 2 + C 2 2 G I G f + C 3 G I 2 + G f 2 + C 3 (3)利用步骤(1)与(2)中得到的RWM与GSSIM为两个图像数据矩阵,将两个图像数据矩阵中每一相互对应的点相乘得到评价指标:W‑GSSIM=RWM·GSSIMW‑GSSIM为映射成的不同像素区域不同权重的退化信息索引图,求取该图的均值,利用该均值评价评价图的图像质量。
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