[发明专利]基于条件直方图码书的盲图像质量评价方法

摘要

本发明公开了一种基于条件直方图码书的盲图像质量评价方法，该方法包括如下步骤对失真图像进行特征提取，以获得失真图像的相邻DNT系数联合条件直方图，失真图像包括训练用失真图像和待评估失真图像；将相邻DNT系数联合条件直方图中各曲线首尾相连，以获得失真图像的高维特征矢量；对预设数据库中所有训练用失真图像的高维特征矢量进行聚类，以获得基于聚类的条件直方图码书和条件直方图码书中所有码字；在条件直方图码书所有码字中寻找与待评估失真图像的高维特征矢量相匹配的匹配码字；根据匹配码字,计算待评估失真图像的质量评价指标。本发明对相邻DNT系数联合条件直方图统计独立性程度的描述方式更为细腻，其算出的图像质量评价指标更加准确。

主权项

一种基于条件直方图码书的盲图像质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤：S1:对失真图像进行特征提取，以获得所述失真图像的相邻DNT系数联合条件直方图，所述失真图像包括训练用失真图像和待评估失真图像；所述步骤S1包括如下步骤：S11:对所述失真图像进行小波分解，以获得多尺度多方向的小波分解子带；S12:对所述多尺度多方向小波分解子带进行DNT变换，以获得联合直方图；S13:对所述联合直方图中各联合条件直方图进行归一化处理，以获得归一化的相邻DNT系数联合条件直方图；S2:将所述训练用失真图像和待评估失真图像归一化的所述相邻DNT系数联合条件直方图中各曲线首尾相连，以获得所述失真图像的高维特征矢量；S3：对预设数据库中所有所述训练用失真图像的高维特征矢量进行聚类，以获得基于聚类的条件直方图码书和所述条件直方图码书中所有码字；所述步骤S3包括如下步骤：S31:选择预设数据库作为码书生成库；S32:将所述码书生成库中的失真图像主观评价分均分成L个主观评分等级，在各主观评分等级内采用聚类方法对所述训练用失真图像的高维特征矢量分别聚类，预设每一主观评分等级的聚类中心为K个，以获取所述训练用失真图像的基于聚类的条件直方图码书；S33:在所述条件直方图码书中获取所有所述聚类中心，所述聚类中心为所述训练用失真图像的码字，所述码字根据如下条件确定：式(14)中： min(·)是指求最小值，ml,k是指所述条件直方图码书中第l等级的第k个码字，K是指每一主观评分等级的码字数目，xi是指所述训练用失真图像的第i个高维特征矢量，Gl,k是指所述训练用失真图像的第l等级、第k个码字的高维特征矢量集合，||·||2是指欧氏距离；S4:在所述条件直方图码书所有码字中寻找与所述待评估失真图像的高维特征矢量相 匹配的匹配码字；S5:根据所述匹配码字,计算所述待评估失真图像的质量评价指标。