[发明专利]一种基于视觉显著性的图像质量评价方法

摘要

本发明提供了一种基于视觉显著性的图像质量评价方法，涉及图像处理技术领域，本发明先计算相位一致性，再计算灰度梯度图及灰度梯度图之间的梯度相似度图，对梯度相似度图求分布均匀度，计算出质量分数，即为失真图像相对参考图像的质量评价得分。本发明的有益效果在于在图像质量评价中引入视觉显著性概念，通过分析干扰在图像中的分布均匀度描述干扰在图像中的视觉显著性，从而体现出图像中的干扰对人视觉的主观影响程度，以此来更加准确评价图像质量。

主权项

1.一种基于视觉显著性的图像质量评价方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1、将待测图像和参考图像分别转换为灰度图像Idist和Iref，对两张灰度图像Idist和Iref在频域下分别计算其相位一致性PCdist和PCref；步骤2、灰度梯度图计算公式如下：其中G代表梯度图，dx和dy为横向和纵向两个方向的梯度模板：其中，a1和a2满足：I为灰度图像，根据公式(1)即可分别求得灰度图像Idist和Iref的灰度梯度图Gdist和Gref；步骤3、计算两幅灰度梯度图Gdist和Gref之间梯度相似度图SG，梯度相似度图SG中的每个像素点p的值SG(p)为：Gdist(p)和Gref(p)分别代表的是图Gdist和Gref中像素点p的灰度值；其中，T2＞0，从而求得两幅灰度梯度图的加权相似度SGPC为：其中，max(PCdist,PCref)为PCdist和PCref中对应元素最大值构成的矩阵，SG由公式(2)计算确定；步骤4、对梯度相似度图SG求分布均匀度SD：首先将梯度相似度图SG下采样，将其连续分割成n个边长为偶数的正方形分块Bi，其中i＝1,2,3…n，每个分块Bi中像素点灰度值的最大值作为下采样后对应位置像素点的灰度值，从而得到下采样图SG(max)，其尺寸为nx×ny，下采样图中每个像素点的灰度值为px,y，x和y表示像素点在SG(max)中的横坐标和纵坐标，计算其分布均匀度SD：SD＝|S1+S2|+|S3+S4|其中S1,S2,S3,S4为中间变量：步骤5：计算质量分数其中0＜σ＜10，S_quality即为失真图像相对参考图像的质量评价得分。