[发明专利]一种用于退化图像恢复的客观无参考图像质量评价方法

摘要

本发明提出了一种用于退化图像恢复的客观无参考图像质量评价方法，该方法按照以下步骤实施：步骤1、计算图像边缘强度；步骤2、确定边缘强度权值系数；步骤3、设置滑动窗遍历图像；步骤4、计算像素的峭度值；步骤5、计算整幅图像的峭度均值；步骤6、确定图像的质量评价指标。本方法能够针对模糊和噪声等多种因素引发的退化图像进行质量评价，通过设置滑动窗，对图像以块为单位计算峭度值，进而得到描述整幅图像特征的峭度值，利用边缘强度权值系数对其加以修正，得到图像质量评价指标，该图像质量评价指标的评价结果与人眼主观感知的一致性强。

主权项

1.一种用于退化图像恢复的客观无参考图像质量评价方法，其特征在于，该方法按照以下步骤具体实施：步骤1、计算图像边缘强度图像边缘强度E是一个反映图像模糊程度的测量指标，设输入的待评价的已恢复的退化图像为[I(i，j)]_m×n，其中的I(i，j)为该图像在坐标为(i，j)上的像素值，m，n分别为灰度图像的行数与列数，并且i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n，则灰度图像的边缘强度E的计算公式如式(1)：E=1(m-2L)×(n-2L)·Σi=L+1m-LΣj=L+1n-L|▿I(i,j)|,---(1)]]>其中，为对图像进行边缘锐化后在点(i，j)上的值，L是大于零的整数，为锐化模板参数，即锐化模板大小为(2L+1)×(2L+1)，的计算公式如下式(2)：▿I(i,j)=Σx=-LLΣy=-LLh(x,y)·I(i+x,j+y),---(2)]]>其中，i＝L+1，2，...，m-L，j＝L+1，2，...，n-L，h(x，y)是锐化作用函数，x＝-L，-L+1...，L，y＝-L，-L+1，...，L；步骤2、确定边缘强度权值系数在求得图像[I(i，j)]_m×n的边缘强度E后，根据其强度的大小将边缘强度E分为两类，转换为强度权值λ，转换公式如式(3)：λ=1E<Th1.5E≥Th,---(3)]]>其中的Th为判断阈值，其取值范围为Th∈[20，30]；步骤3、设置滑动窗遍历图像[I(i，j)]_m×n设置(2s+1)×(2t+1)大小的滑动窗，s，t为大于零的整数，令滑动窗中心与图像待计算峭度像素点重合，滑动窗沿图像水平和垂直方向的移动步长为一个像素，直至遍历完整幅图像；步骤4、计算像素的峭度值设当前滑动窗中心点处图像[I(i，j)]_m×n的像素为I(i，j)，其峭度值为k(i，j)，则按照下面的公式分步进行计算：1)计算滑动窗内信号的均值：μ(i,j)=1(2s+1)×(2t+1)·Σk=-ssΣl=-ttI(i+k,j+l),---(4)]]>其中的i＝s+1，2，...，m-s，j＝t+1，2，...，n-t，2)计算滑动窗内的方差σ²(i，j)和四阶矩M⁴(i，j)：σ2(i,j)=1(2s+1)×(2t+1)·Σk=-ssΣl=-tt[I(i+k,j+l)-μ(i,j)]2,---(5)]]>其中的i＝s+1，2，...，m-s，j＝t+1，2，...，n-t，M4(i,j)=1(2s+1)×(2t+1)·Σk=-ssΣl=-tt[I(i+k,j+l)-μ(i,j)]4,---(6)]]>其中的i＝s+1，2，...，m-s，j＝t+1，2，...，n-t，3)再计算滑动窗内的峭度k(i，j)：k(i,j)=M(i,j)4(σ(i,j)2)2-3,σ2(i,j)>0,---(7)]]>其中的i＝s+1，2，...，m-s，j＝t+1，2，...，n-t；步骤5、计算整幅图像的峭度均值利用滑动窗遍历图像[I(i，j)]_m×n，根据步骤4，得到图像[I(i，j)]_m×n上每一像素所对应的峭度值，然后按照公式(8)得到用于描述整幅图像特征的峭度均值MK：MK=1(m-2s)×(n-2t)Σi=s+1m-sΣj=t+1n-t|k(i,j)|;---(8)]]>步骤6、确定图像[I(i，j)]_m×n的质量评价指标结合公式(3)所得到的边缘强度权值系数λ对MK进行修正，提高MK对模糊的敏感度，得到用于图像质量评价的指标AMK值，如式(9)：AMK＝λMK    (9)根据由公式(9)计算得到的评价指标AMK，选择AMK值最大的恢复图像，即为对退化图像恢复效果最好的结果。