CN102496162B - 基于非张量积小波滤波器的部分参考图像质量评价方法 - Google Patents

基于非张量积小波滤波器的部分参考图像质量评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于非张量积小波滤波器的部分参考图像质量评价方法。现有图像的压缩、传输、处理与复制过程中，图像很容易发生失真。本发明方法具体实施包括如下步骤：（一）输入参考图像和失真图像；（二）建立非张量积小波滤波器，对参考图像和失真图像分别进行处理；（三）求出参考图像和失真图像的信息熵；（四）求出参考图像和失真图像的信息差异VD；（五）建立质量评价函数VQ，得出失真图像的质量分数。本发明利用非张量积小波滤波器提取视觉特征，并基于参考图像和失真图像的信息熵来建立图像质量评价函数，评价结果符合人类视觉主观认识。

Description

基于非张量积小波滤波器的部分参考图像质量评价方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于信息论的、利用非张量积小波滤波器的部分参考型图像质量评价方法。
背景技术
随着互联网技术的发展，图像在人们的日常生活中扮演着原来越重要的角色。然而在图像的压缩、传输、处理与复制过程中，图像很容易发生失真，因此如何精确地评价图像质量已成为图像处理与压缩领域的研究热点。
客观图像质量评价方法主要分为：全参考图像质量评价（full-reference, FR），无参考图像质量评价(no-reference, NR) 和部分参考图像质量评价(reduced-reference, RR)。其中FR方法虽然较为精确，但并不是非常实用，因为该方法需要利用参考图像（即原始图像）来评价失真图像的质量分数，而在有些情况下参考图像并不容易得到；NR方法虽然不需要利用参考图像，但该方法通常只适用于某些特定的失真，因此并不具有普适性；而RR方法只需要利用参考图像的一部分特征信息，该方法在FR与NR方法之间取得了良好的平衡，适用性更广。
因此，很多学者提出了一些新的RR方法来评价图像质量。Wang et al.( Z. Wang, E. P. Simoncelli, Reduced-reference image quality assessment using a wavelet-domain natural image statistic model, in Proc. SPIE, Human Vision and Electronic Imaging, 5666 (1) (2005) 149-159.)提出了一种基于小波域统计特性的RR方法，该方法利用了GGD(General Gaussian Density)函数来模拟小波系数的边缘分布。该方法虽然取得了良好的效果，然而需要处理的数据量和计算量相对较高。Lin et al(L. Ma, S. N. Li, F. Zhang, and K. N. Ngan, “Reduced-reference image quality assessment using reorganized DCT-based image representation,” IEEE Trans. Multimedia., 13 (4) (2011) 824-829.)提出了一种新的RR方法，在该方法中，CBD（City Block Distance）被用于计算参考图像和失真图像的系数分布距离。Q. Li（Q. Li, and Z. Wang, Reduced-reference image quality assessment using divisive normalization-based image representation, IEEE J. Selected Topics in Signal Process., 3 (2) (2009) 202-211.）提出了一种基于DNT(divisive normalization transform)的部分参考图像质量评价方法，虽然该方法提高了预测精确度，但是仍然有着庞大的计算量。
发明内容
本发明方法的目的是针对现有图像质量评价方法的不足，提供一种基于信息论、利用非张量积小波滤波器的部分参考图像质量评价方法。
本发明方法具体实施步骤是： 
步骤(1).输入参考图像R和失真图像D。
步骤(2).建立一组非张量积小波滤波器(NPWFB ,non-tensor productwavelet filter banks)                                                ；
非张量积小波滤波器
Figure 799648DEST_PATH_IMAGE002
的建立步骤如下：
对任意给定正整数值
Figure 2011104325066100002DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 2011104325066100002DEST_PATH_IMAGE006
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，
，T为矩阵转置，
D(z 1,z 2) 定义如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
Figure DEST_PATH_IMAGE014
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为任意实数，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，。
步骤(3).取尺度为N，N为正整数，利用步骤（2）所建立的一组非张量积小波滤波器，在第
Figure DEST_PATH_IMAGE020
尺度上，参考图像R和失真图像D经滤波器
Figure DEST_PATH_IMAGE022
滤波后，得到参考图像R的视觉特征图
Figure DEST_PATH_IMAGE024
和失真图像D的视觉特征图，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
； 
3-1.参考图像R经
Figure DEST_PATH_IMAGE032
分别滤波后，得到在尺度1上的视觉特征图
Figure DEST_PATH_IMAGE034
。
3-2.对视觉特征图
Figure DEST_PATH_IMAGE036
进行二维三次插值降采样；
其中，该二维三次插值降采样分别对水平方向和垂直方向上的4点进行插值，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
为该4点的偏移量；为二维三次插值滤波器；
3-3.将视觉特征图
Figure 918388DEST_PATH_IMAGE036
进行二维三次插值降采样后的图像再次经
Figure DEST_PATH_IMAGE044
分别滤波，得到在尺度2上的视觉特征图
Figure DEST_PATH_IMAGE046
；
3-4.将视觉特征图进行二维三次插值降采样，并将视觉特征图
Figure 573491DEST_PATH_IMAGE048
二维三次插值降采样后的图像再次经
Figure 280285DEST_PATH_IMAGE044
分别滤波，得到在尺度3上的视觉特征图
Figure DEST_PATH_IMAGE050
；
3-5. 以此类推，可得到在尺度上的视觉特征图
Figure DEST_PATH_IMAGE052
，将上述步骤中的参考图像R换为失真图像D，经过上述步骤，即可得到在尺度
Figure 854803DEST_PATH_IMAGE020
上失真图像D的视觉特征图
Figure DEST_PATH_IMAGE054
。
步骤(4).在尺度
Figure 439280DEST_PATH_IMAGE020
上，计算参考图像R和失真图像D的视觉差异
Figure DEST_PATH_IMAGE056
(visual difference).
对任意图像B，其图像的信息熵
Figure DEST_PATH_IMAGE058
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE060
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE062
通过建立直方图求得；
对任意图像
Figure DEST_PATH_IMAGE064
，其图像
Figure 575863DEST_PATH_IMAGE064
的信息差异
Figure DEST_PATH_IMAGE066
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE068
因此，在尺度
Figure 618643DEST_PATH_IMAGE020
上，参考图像R和失真图像D的视觉差异
Figure 487373DEST_PATH_IMAGE056
计算如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE070
步骤(5).建立图像质量评价函数VQ；
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE074
为尺度数，
Figure DEST_PATH_IMAGE076
为缩放控制因子，
Figure DEST_PATH_IMAGE078
满足：，VQ值越大，表示失真图像的质量越高。
本发明方法有益效果如下：
与现有的部分参考图像质量评价方法相比，本发明具有较低的RR数据量和计算复杂度，从而可以具有传输方便、实现便捷的特点，适用范围更加广泛；而且经实验验证，本发明取得了良好的效果。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为建立参考图像各尺度视觉特征图的过程。
具体实施方式
    下面结合附图对本发明方法作进一步说明。   
如图1所示为本发明方法流程，具体实施步骤如下：
步骤(1).输入参考图像R和失真图像D。
步骤(2).建立一组非张量积小波滤波器(NPWFB ,non-tensor productwavelet filter banks) 
Figure 490970DEST_PATH_IMAGE002
；
非张量积小波滤波器
Figure 227982DEST_PATH_IMAGE002
的建立步骤如下：
取
Figure 62952DEST_PATH_IMAGE004
=2，
其中：，
，T为矩阵转置，
D(z 1,z 2) 定义如下：
Figure 947228DEST_PATH_IMAGE012
Figure 590699DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE084
步骤(3).取尺度为N=3，利用步骤（2）所建立的一组非张量积小波滤波器，在第尺度上，参考图像R和失真图像D经滤波器滤波后，得到参考图像R的视觉特征图
Figure 914693DEST_PATH_IMAGE024
和失真图像D的视觉特征图
Figure 412671DEST_PATH_IMAGE026
，其中
Figure 246634DEST_PATH_IMAGE028
，；建立过程如图2所示；
3-1.如图2 所示，参考图像R经分别滤波后，得到在尺度1上的视觉特征图
Figure 806163DEST_PATH_IMAGE034
。
3-2.对视觉特征图进行二维三次插值降采样；
Figure 999696DEST_PATH_IMAGE038
其中，该二维三次插值降采样分别对水平方向和垂直方向上的4点进行插值，
Figure 482630DEST_PATH_IMAGE040
为该4点的偏移量；
Figure 266784DEST_PATH_IMAGE042
为二维三次插值滤波器；
3-3.将视觉特征图
Figure 380233DEST_PATH_IMAGE036
进行二维三次插值降采样后的图像再次经
Figure 367781DEST_PATH_IMAGE044
分别滤波，得到在尺度2上的视觉特征图
Figure 405138DEST_PATH_IMAGE046
；
3-4.将视觉特征图
Figure 466635DEST_PATH_IMAGE048
进行二维三次插值降采样，并将视觉特征图
Figure 813303DEST_PATH_IMAGE048
二维三次插值降采样后的图像再次经
Figure 537414DEST_PATH_IMAGE044
分别滤波，得到在尺度3上的视觉特征图
Figure 565413DEST_PATH_IMAGE050
；
将上述步骤中的参考图像R换为失真图像D，经过上述步骤，即可得到在尺度
Figure 809312DEST_PATH_IMAGE020
上失真图像D的视觉特征图
Figure 998985DEST_PATH_IMAGE054
,
Figure DEST_PATH_IMAGE086
;
步骤(4).在尺度
Figure 774174DEST_PATH_IMAGE020
上，计算参考图像R和失真图像D的视觉差异
Figure 340285DEST_PATH_IMAGE056
(visual difference).
对任意图像B，其图像的信息熵
Figure 959397DEST_PATH_IMAGE058
为：
Figure 382288DEST_PATH_IMAGE060
其中通过建立直方图求得；
对任意图像
Figure 952258DEST_PATH_IMAGE064
，其图像
Figure 905170DEST_PATH_IMAGE064
的信息差异为：
Figure 622645DEST_PATH_IMAGE068
因此，在尺度上，参考图像R和失真图像D的视觉差异
Figure 869136DEST_PATH_IMAGE056
计算如下：
步骤(5).建立图像质量评价函数VQ；
Figure 808590DEST_PATH_IMAGE072
    其中，
Figure 520194DEST_PATH_IMAGE076
为缩放控制因子（scaling control factor），取0.01 ，
Figure DEST_PATH_IMAGE088
。

Claims (1)

1.基于非张量积小波滤波器的部分参考图像质量评价方法，其特征在于它包括以下步骤：
步骤（1）：输入参考图像R和失真图像D；
步骤（2）建立一组非张量积小波滤波器                                                
Figure 2011104325066100001DEST_PATH_IMAGE001
；
非张量积小波滤波器
Figure 492649DEST_PATH_IMAGE001
的建立步骤如下：
对任意给定正整数值
Figure 42710DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 2011104325066100001DEST_PATH_IMAGE003
其中：
Figure 566095DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，T为矩阵转置，
D(z 1,z 2) 定义如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中
Figure 112931DEST_PATH_IMAGE008
为任意实数，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
；
步骤（3）取尺度为N，N为正整数，利用步骤（2）所建立的一组非张量积小波滤波器，在第
Figure DEST_PATH_IMAGE011
尺度上，参考图像R和失真图像D经滤波器
Figure 450372DEST_PATH_IMAGE012
滤波后，得到参考图像R的视觉特征图
Figure DEST_PATH_IMAGE013
和失真图像D的视觉特征图
Figure 93843DEST_PATH_IMAGE014
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 179742DEST_PATH_IMAGE016
；
3-1.参考图像R经
Figure DEST_PATH_IMAGE017
分别滤波后，得到在尺度1上的视觉特征图；
3-2.对视觉特征图
Figure DEST_PATH_IMAGE019
进行二维三次插值降采样；
Figure 800527DEST_PATH_IMAGE020
其中，该二维三次插值降采样分别对水平方向和垂直方向上的4点进行插值，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为该4点的偏移量；
Figure 360821DEST_PATH_IMAGE022
为二维三次插值滤波器；
3-3.将视觉特征图进行二维三次插值降采样后的图像再次经
Figure DEST_PATH_IMAGE023
分别滤波，得到在尺度2上的视觉特征图
Figure 907875DEST_PATH_IMAGE024
；
3-4.将视觉特征图
Figure DEST_PATH_IMAGE025
进行二维三次插值降采样，并将视觉特征图
Figure 852697DEST_PATH_IMAGE025
二维三次插值降采样后的图像再次经分别滤波，得到在尺度3上的视觉特征图；
3-5. 以此类推，可得到在尺度
Figure 398713DEST_PATH_IMAGE011
上的视觉特征图，将上述步骤中的参考图像R换为失真图像D，经过上述步骤，即可得到在尺度
Figure 881647DEST_PATH_IMAGE011
上的视觉特征图
Figure 354217DEST_PATH_IMAGE028
；
步骤（4）在尺度
Figure 280715DEST_PATH_IMAGE011
上，计算参考图像R和失真图像D的视觉差异
Figure DEST_PATH_IMAGE029
对任意图像B，其图像的信息熵
Figure 205946DEST_PATH_IMAGE030
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
其中
Figure 492571DEST_PATH_IMAGE032
通过建立直方图求得；
对任意图像，其图像的信息差异
Figure 713785DEST_PATH_IMAGE034
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE035
因此，在尺度
Figure 126312DEST_PATH_IMAGE011
上，参考图像R和失真图像D的视觉差异计算如下：
Figure 148942DEST_PATH_IMAGE036
步骤（5）建立图像质量评价函数VQ；
Figure DEST_PATH_IMAGE037
其中为尺度数，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
为缩放控制因子，满足：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
，VQ值越大，表示失真图像的质量越高。
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