[发明专利]基于多尺度边缘表达的图片质量评价方法

摘要

本发明提供了一种基于多尺度边缘表达的图片质量评价方法，该方法根据人类视觉系统理解自然场景时对边缘和轮廓的严重依赖性，在小波域利用多尺度边缘表达进行图像质量评价：首先在多尺度上计算图像小波变换得到小波因子的模及幅角，然后再计算原图和失真图小波因子模的结构相似性，即多尺度模相似算法来进行图像的质量评价；或者由小波因子模的局部极大值得到图像的多尺度边缘表达，计算多尺度边缘的结构相似性，即多尺度边缘相似算法来进行图像的质量评价。本发明所述的图片质量评价方法具有良好的性能，M2S方法和M3S方法都比广泛使用的峰值信噪比和简单的结构相似性方法性能更好。

主权项

一种基于多尺度边缘表达的图片质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：第一步、对图像进行二阶小波变换：首先对满足条件的二阶可微的二维平滑函数θ(x,y)求一阶偏导得到小波函数ψ1(x,y),ψ2(x,y)，小波函数在尺度2j的二阶展开为则二维函数f(x,y)在尺度2j上二阶小波变换可以向量形式表示为W2j1f(x,y)W2j2f(x,y),]]>其中θ(x,y)为满足一定条件的二阶可微的二维平滑函数，二维函数f(x,y)为所需要评价的图像，(x,y)即为图像的坐标，分别为图像f(x,y)在尺度2j上二阶小波变换水平和垂直方向的小波因子，j＝1,2,3…为正整数；第二步、多尺度边缘提取：对尺度2j上的图像小波变换向量取模得其方向由给出，图像的多尺度边缘即为图片二阶小波变换模的局部极大值，其中即为图像小波变换向量W2j1f(x,y)W2j2f(x,y),]]>的模，即为图像小波变换向量的方向；第三步、计算原图和失真图在多尺度上小波变换模的结构相似性，采用多尺度模相似方法M2S，通过量化原图及失真图在多尺度上小波变换模的相似性，最后将多尺度上的相似性结合来评价失真图的图像质量；或者采用极大模相似方法M3S，通过量化原图及失真图在多尺度上多尺度边缘的相似性，最后将多尺度上的相似性结合来评价失真图的图像质量。