[发明专利]一种基于核稀疏编码的图像质量评估方法

摘要

本发明公开了基于核稀疏编码的图像质量评估方法，包括：S1、收集高清晰度自然场景图像并采样得到图像块训练集，再用Kernel‑KSVD方法训练得到核字典；S2、基于所述核字典用Kernel‑OMP方法对清晰图像的不重叠图像块做稀疏编码得到编码系数、重构残差和自适应选中的字典原子，然后用所述字典原子对对应的退化图像块进行稀疏编码得到编码系数和重构残差；S3、分别量化清晰图像和退化图像的系数和残差的差别，得到基于核稀疏编码的图像结构质量分数；S4、提取图像的亮度信息和色彩信息作为图像的辅助特征并量化差异得到辅助质量感知分数；S5、设定超参对上述分数进行加权求和得到最终的图像质量分数。本发明方法能够很好地与人类主观感知的图像质量相兼容，性能优越。

主权项

1.一种基于核稀疏编码的图像质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从互联网和图像超分辨率应用中收集高分辨率自然场景图像，并从中采样得到图像块训练集，再用奇异值分解方法训练得到核字典；S2、基于步骤S1得到的核字典用核稀疏编码算法对清晰图像的不重叠图像块做稀疏编码得到编码系数和重构残差的向量集合、以及自适应选中的字典原子，然后利用所述字典原子对对应的退化图像块进行稀疏编码得到编码系数和重构残差的向量集合；S3、对步骤S1得到的清晰图像和退化图像的所有向量集合进行处理得到图像的特征表示向量，并用相似度度量方法对量化特征差异得到图像结构分数；S4、综合考虑图像的亮度以及色彩信息，使用所述相似度度量方法分别对清晰图像和退化图像的亮度和色彩特征差异进行量化得到辅助感知分数；S5、用图像质量评估中的CSIQ彩色图像库训练权重，对上述得到的图像结构分数以及辅助感知分数进行加权得到最终的图像质量分数。