CN104282012A - 一种基于小波域的半参考图像质量评价算法 - Google Patents

一种基于小波域的半参考图像质量评价算法 Download PDF

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桑庆兵
田燕宁
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Abstract

一种基于小波域的半参考图像质量评价算法，其特征在于按如下步骤进行：(一)：分别对失真图像和参考图像进行2尺度小波分解；(二)：分别提取参考图像和失真图像的特征向量CXlow(i)和CYlow(i)；(三)：将失真图像特征向量CXlow(i)看成N维欧氏空间中的点CXlow[i]，参考图像特征向量CYlow(i)看成N维欧氏空间中的点CYlow[i]，计算图像质量评价标准D(X，Y)。本文的半参考图像质量评价算法和其它半参考图像质量评价算法相比，算法简单，物理意义清晰，算法性能优越。在实际应用方面，本文的半参考图像质量评价算法和其它全参考图像质量评价算法相比，当无法获得参考图像的全部信息时，更具有实际应用价值。

Description

一种基于小波域的半参考图像质量评价算法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，是一种基于小波域的半参考图像质量评价算法。
背景技术
按照评价过程需要多少原始参考图像信息，客观图像质量评价方法可以分为三大类：全参考(Full-Reference，FR)图像质量评价法，半参考(Reduced-Reference，RR)图像质量评价法和无参考(No-Reference，NR)图像质量评价法。全参考图像质量评价算法需要参考图像的全部信息才能完成图像质量评价，相较于实际应用，更适合理论研究。无参考图像质量评价算法不需要参考图像的任何信息进行图像质量评价，最具实际应用价值，但发展不成熟。半参考图像质量评价算法只需要部分图像信息来进行图像质量评价，较全参考图像质量评价算法新颖，更适合实际应用。在20世纪90年代后期首次被提出，主要针对多媒体通信产业的一些特殊的实际应用，如复杂的通信网络中追踪视频或图像的质量变化情况、同时适用于在接收端无法获得原始图像或视频的全部数据的网络。目前，半参考图像质量评价算法和全参考图像质量评价相比，研究成果大多是基于图像多尺度几何分析的算法，例如基于自然统计模型的半参考图像质量评价和基于图像多尺度几何分析的半参考图像质量评价等。
由于小波分解具有局域性，对图像进行小波分解可以提取图像的局部信息，本发明在小波域上来研究半参考图像质量评价算法。
发明内容
本发明的目的在于根据质量评价算法模型，建立半参考图像质量评价算法。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下。
一种基于小波域的半参考图像质量评价算法，其特征在于按如下步骤进行：
(一)：分别对失真图像和参考图像进行2尺度小波分解；
(二)：分别提取参考图像和失真图像的特征向量CXlow(i)和CYlow(i)；
(三)：将失真图像特征向量CXlow(i)看成N维欧氏空间中的点CXlow[i]，参考图像特征向量CYlow(i)看成N维欧氏空间中的点CYlow[i]，计算图像质量评价标准D(X，Y)。
本发明的优点是：本发明的半参考图像质量评价算法和其它全参考图像质量评价算法相比，算法简单，物理意义清晰。
附图说明  图1是本发明流程图。
具体实施方式
图像小波分解由图像金字塔分解和二维快速小波变换滤波器组组成。
图像金字塔可对图像进行多尺度分析，是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐渐降低的图像集合。
二维快速小波变换滤波器组可对图像进方向滤波，提取水平、垂直和对角线方向上的方向信息。
半参考图像质量评价算法的关键步骤在于特征向量提取，本发明根据图像小波分解原理对图像进行2尺度小波分解提取特征向量。
对图像进行小波分解后，可得到一个N维小波系数向量C，记为：C(i)＝|A(2)|H(2)|V(2)|D(2)|H(1)|V(1)|D(1)]，i＝1，2…N
上式中A(2)为第2个尺度上的低频小波系数，H(2)、V(2)和D(2)分别为第2个尺度上的水平方向、垂直方向和对角线方向上的高频小波系数，H(1)、V(1)和D(1)分别为第1尺度上的水平、垂直和对角线方向上的高频小波系数。
提取尺度2上的低频信息作为这些图片的特征向量，记为Clow(i)，Clow(i)＝A(2)＝C(i)，i＝1，2，…，n，上式中Clow(i)为n维特征向量，n为尺度2上低频小波系数的个数。
欧氏几何距离可用来衡量两个信号的相近程度，是在n维空间中两点之间的真实距离，n维空间中两点之间的真实距离越小，说明两点越接近。n维欧氏空间是一个点集，它的每个点x可表示为[x[1]，x[2]，...，x[n]]，其中x[i](i＝1，2，...，n)是实数，称为x的第i个坐标，则两个点a＝[a[1]，a[2]，...，a[n]]和b＝[b[1]，b[2]，...，b[n]]之间的欧氏距离定义为： D ( a , b ) = Σ i = 1 n ( a [ i ] - b [ i ] ) 2
若将图像特征向量Clow(i)看成n维欧氏空间中的一个点Clow[i]，将失真图像特征向量CXlow(i)看成点CXlow[i]，参考图像特征向量CYlow(i)看成点CYlow[i]，点CXlow[i]和CYlow[i]之间的距离为： D ( X , Y ) = Σ i = 1 n ( CX low [ i ] - CY low [ i ] ) 2
上式中D(X，Y)可用来衡量失真图像和参考图像相近的程度，为本发明的图像质量评价标准。D(X，Y)越小，说明失真图像越接近参考图像，失真图像质量越好，D(X，Y)越大，说明失真图像越远离参考图像，失真图像质量越差。
为了验证本发明方法的优越性，在美国德州大学Austin分校LIVE实验室图像质量评价数据库(http://live.ece.utexas.edu/research/quality/)上进行测试。为了测试本发明与主观感知的一致性，我们选择了两种度量准则：(1)斯皮尔曼等级次序关系系数(SROCC)，反映客观评测预测成绩的单调性；(2)相关系数(CC)，反映客观评测的精确性。SROCC和CC的值在0-1的范围之内，值越接近1，说明性能指标越好，最终测试结果显示在表1。
表1不同算法的SROCC值比较
失真类型 本算法 SSIM VSNR IFC NQM
FastFading 0．8914 0．9411 0．9027 0．9644 0．8147
Blur 0．9450 0．8943 0．9413 0．9649 0．8397
JPEG 0．9670 0．9107 0．9657 0．9440 0．9647
JPEG2000 0．9501 0．9317 0．9551 0．9100 0．9435
Noise 0．9866 0．9629 0．9785 0．9377 0．9863
在算法性能方面，本发明的半参考图像质量评价算法和其它半参考图像质量评价算法相比，算法简单，物理意义清晰，在LIVE数据库中本发明算法的性能与其它算法性能相当。在实际应用方面，本发明的半参考图像质量评价算法和其它全参考图像质量评价算法相比，当无法获得参考图像的全部信息时，更具有实际应用价值。

Claims (4)

1.一种小波域半参考图像质量评价算法，其特征在于按如下步骤进行：
(一)分别对失真图像和参考图像进行2尺度小波分解；
(二)分别提取参考图像和失真图像的特征向量CXlow(i)和CYlow(i)；
(三)将失真图像特征向量CXlow(i)看成点CXlow[i]，参考图像特征向量CYlow(i)看成点CYlow[i]，计算图像质量评价标准D(X，Y)。
2.根据权利要求1所述小波域半参考图像质量评价算法，其特征在于：在步骤(一)中，图像进行小波分解后，可得到一个N维小波系数向量C，记为：C(i)＝[A(2)|H(2)|V(2)|D(2)|H(1)|V(1)|D(1)]，i＝1，2…N上式中A(2)为第2个尺度上的低频小波系数，H(2)、V(2)和D(2)分别为第2个尺度上的水平方向、垂直方向和对角线方向上的高频小波系数，H(1)、V(1)和D(1)分别为第1尺度上的水平方向、垂直方向和对角线方向上的高频小波系数。
3.根据权利要求1所述小波域半参考图像质量评价算法，其特征在于：在步骤(二)中，提取尺度2上的低频信息作为这些图片的特征向量，记为Clow(i)，Clow(i)＝A(2)＝C(i)，i＝1，2，…，n上式中Clow(i)为n维特征向量，n为尺度2上低频小波系数的个数。
4.根据权利要求1所述小波域半参考图像质量评价算法，其特征在于：在步骤(三)中，将图像特征向量Clow(i)看成n维欧氏空间中的一个点Clow[i]，将失真图像特征向量CXlow(i)看成点CXlow[i]，参考图像特征向量CYlow(i)看成点CYlow[i]，点CXlow[i]和CYlow[i]之间的距离为：上式中D(X，Y)可用来衡量失真图像和参考图像相近的程度，为本文的图像质量评价标准。D(X，Y)越小，说明失真图像越接近参考图像，失真图像质量越好，D(X，Y)越大，说明失真图像越远离参考图像，失真图像质量越差。
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PB01 Publication
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

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