[发明专利]基于小波变换多分辨率预测的无参考图像质量评价方法

摘要

本发明公开一种基于小波变换多分辨率预测的无参考图像质量评价方法。其步骤包括：(1)选取理想图像，计算小波变换后各尺度各方向的平均能量；(2)利用各尺度能量特征之间的近似线性关系，建立预测模型；(3)根据预测模型，利用失真图像的高尺度子带平均能量去预测理想图像低尺度的子带平均能量；(4)适当调整失真很严重图像所预测的平均能量；(5)补偿噪声失真图像的能量；(6)补偿JPEG失真类型图像的能量；(7)结合人类视觉系统特性，构建无参考图像质量评价尺度。本发明无需主观得分训练，与主观评价高度一致，能够适用于多种失真类型，可用于对图像视频处理方法有效性进行检测。

主权项

1.基于小波变换多分辨率预测的无参考图像质量评价方法，其特征是根据小波多尺度变换子带能量在对数域的线性分布规律，利用失真条件下变化缓慢的高尺度子带能量预测理想图像的低尺度子带能量，然后通过预测值和实际值之间的差异来评价失真图像质量，过程如下：(1)选取N(N≥5)幅高质量的理想图像，对这些理想图像进行小波变换，然后分别计算小波变换各尺度各方向的平均能量ME_s，o：MEs,o=1NΣlog2|Cs,o+φ|]]>式中ME_s，o为子带平均能量；s为尺度个数；o为方向个数；N为纹理区域(对于第四尺度的每一个方向子带，选取其中绝对值大于子带绝对值均值的系数作为纹理区域；然后依次根据不同尺度同方向逐级进行升采样插值，分别得到第三、第二、第一尺度的纹理区域)像素个数；C为纹理区域子带系数；参数Φ为调控因子，优选0＜Φ＜1。(2)通过最小二乘法非线性拟合得到预测系数矩阵PC_s：PCs(11)PCs(12)PCs(21)PCs(22)PCs(31)PCs(32)=ME4(11)ME4(12)1·········ME4(N1)ME4(N2)1\MEs(11)MEs(12)······MEs(N1)MEs(N2)]]>式中s取值3、2、1，分别表示第三、二、一尺度；PC_s表示第s尺度的预测系数矩阵；N为理想图像的个数；ME_s表示第s尺度的子带能量；ME₄表示第四尺度的子带能量；符号\表示矩阵左除。(3)对失真图像进行小波分解，用失真图像第四尺度的平均能量ME₄和预测系数矩阵PC_s预测理想图像的平均能量PME_s：PME_s＝ME₄×PC_s(4)当图像失真很严重的时候，在高尺度(第四尺度)上得到的平均能量ME也会发生较大的偏差，如若用这些偏差较大的值进行线性预测则会产生很大的误差，这时我们对由失真图像预测的理想图像的平均能量PME进行调整：PME=IME,M4≤Thr-1PME=IME×(Thr-M4)+PME×(M4-Thr-1),(Thr-1)<M4<Thr]]>式中M₄为失真图像第四尺度子带平均能量；Thr为步骤(1)计算的N幅理想图像第四尺度子带平均能量的最小值；IME为步骤(1)计算的N幅理想图像第四尺度子带平均能量。(5)噪声失真情况下的能量补偿由于白噪声增加了图像的高频信息，所以失真图像的子带平均能量ME在低尺度会大于理想图像的子带平均能量ME，而其它类型的失真都是由于高频信息的丢失，它的子带平均能量ME在低尺度都小于理想图像的子带平均能量ME。于是我们根据低尺度实际能量ME是否大于预测能量PME来检测噪声类型，当失真图像的第一二尺度四个子带能量至少有两个大于其相应的预测理想图像的子带能量的时候，我们调整其子带能量：ME_s＝ME_s+δ×M₄式中δ为补偿因子，优选0≤δ＜1，当其为0.1时达到最好的效果。(6)构造图像质量初步度量SQ_s：SQ_s＝log(1+|PME_s-ME_s|×w_o)式中w_o为权重，水平竖直方向w_o取为1.2，对角方向的权重设为0.8。(7)JPEG失真情况下的能量补偿块效应是由于图像进行分块压缩而产生的相邻块边界不连续的现象。经实验发现由步骤(6)建立的质量指标SQ对JPEG失真效果有限，为此我们考虑对JPEG失真进行能量补偿。由于JPEG分块大小一般为8*8结构，当经过wavelet变换降采样分解后，块的大小会变为4*4结构。对于水平方向，块边界能量取第1和第4列，图像能量取第2和第3列；对于竖直方向，块边界能量取第1和第4行，图像能量取第2和第3行。最后根据块边界能量和图像能量求出JPEG失真能量补偿。式中BOE_h、BIE_h分别为水平方向块边界能量和水平方向图像能量；C(i，j)为子带系数；M为行数；N为列数；BOE_v和BIE_v分别为竖直方向块边界能量和竖直方向图像能量。最后根据块边界能量和图像能量得到JPEG失真类型的能量补偿JEC：JEC=|BIEh+BIEvBOEh+BOEv-1|]]>(8)构造图像质量评价尺度最后我们定义无参考的图像质量评价尺度NRIQ：NRQI＝H_s×SQ_s+JEC式中H_s是人类视觉系统的对比度敏感函数(CSF)，计算公式为：H(f)＝2.6×(0.192+0.114f)×exp[-(0.114f)¹¹]式中f为归一化的空间频率，它的计算公式为：f＝f_n×f_s式中f_x、f_y分别为水平和垂直方向的空间频率，f_s为采样频率。f_s＝2×v×tan(0.5°)×r/0.0254式中v为观看距离，优选0＜v≤20；r为显示器标准分辨率，本实验中取为2.4。