CN107038699A - 增强图像失真率检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种增强图像失真率检测方法，通过分析原始图像和增强图像的色度谱，得到原始图像和增强图像的信息熵、组成成份和相关系数，从而计算出增强图像的信息失真率、组成成份失真率和颜色失真率，最后计算出增强图像的总失真率。采用本发明的增强图像失真率检测方法，可用以评价现有图像增强方法的优劣。

Description

增强图像失真率检测方法
技术领域
本发明涉及数字图像处理领域，特别是涉及一种增强图像的失真率检测方法。
背景技术
图像增强是一种得到广泛应用的数字图像处理技术。目前，用于图像增强的方法很多，其中有基于Retinex的方法(MSRCR方法)，基于HE的方法(如HP3DHE)和Zadeh-X变换等。无论采用哪一种方法进行图像增强，都会引起增强图像相比原始图像在色度、对比度、信息量等方面的变化，造成图像失真。增强图像的失真率越低，越能反映图像的固有特征；而图像失真率越高，则有可能引入在原始图像中不存在的信息或组成成份，进而产生严重后果，例如生物医学图像中增加组织成份，会影响医生对病情的诊断等。这就是说失真率越低的图像增强方法越好。
因此，图像失真率是评价图像增强方法优劣的重要手段，但是目前为止，在各种文献报道中，均没有查到关于图像失真率检测的方法。
发明内容
为解决以上技术问题，本发明提供一种增强图像失真率检测方法，通过计算出增强图像的信息失真率、组成成份失真率及颜色失真率，来评价图像增强方法引起的总的失真。
技术方案如下：
一种增强图像失真率检测方法，其关键在于包括以下步骤：
步骤1，对原始图像和增强图像进行色度谱分析，获取原始图像中三种颜色分量的色度谱和增强图像中三种颜色分量的色度谱；
步骤2，分别计算所述增强图像的信息失真率DRIE、组成成份失真率DRCT和颜色失真率DRH；
所述增强图像的信息失真率DRIE按下式进行计算：
DRIE＝(IEE-IEO)/IEO
其中，IEO为原始图像的信息熵，IEE为增强图像的信息熵；
信息失真率的意义在于能够反映图像增强方法中增加的不属于原始图像的信息的比率。
所述增强图像的组成成份失真率DRCT按下式进行计算：
DRCT＝(CTE-CTO)/CTO
其中，CTo为原始图像的组成成份，CTE为增强图像的组成成份；
组成成份失真率的意义在于能够反映不属于原始图像的组成成份占原始图像组成成份的百分比。
所述增强图像的颜色失真率DRH按下式进行计算：
DRH＝1-COR
其中，COR表示原始图像与增强图像的相关系数；
颜色失真率的意义在于能够反映增强图像与原始图像颜色不相关的百分率。
步骤3，计算所述增强图像的总失真率TDR，所述增强图像的总失真率TDR按下式进行：
采用上述方法，通过分析图像，得到图像的各种参数，通过这些参数计算出增强图像的颜色失真率、组成成份失真率以及信息失真率，从而计算出增强图像总的失真率。
更进一步的，步骤2中原始图像的信息熵和增强图像的信息熵均按照以下公式计算：
其中，IE表示信息熵，IE(i)表示原始图像和增强图像的第i颜色分量的信息熵，p(i,g)表示原始图像和增强图像中第i颜色分量的像素随色度g的分布的概率密度函数，i＝0,1,2表示R(红)、G(绿)、B(蓝)三种颜色分量。
在实际计算中，IE分别代表IEO和IEE。采用上述方法，能得到原始图像和增强图像的信息熵，用于计算增强图像的信息失真率。
更进一步的，步骤2中通过计数色度谱中不为0的谱线数来计算原始图像的组成成份和增强图像的组成成份；
每幅图像的每一颜色分量的色度谱，都可能缺少某些色度成份，即在某些色度上没有像素数的存在。通过计算色度谱中不为0的谱线数，来计算图像的组成成份，是因为图像一旦获取，色度谱就确定了，它是对事物特性的反映，是图像的一个固有特性。
原始图像的组成成份CTO为原始图像的三种颜色分量的组成成份CTO(i)总和，按下式计算：
其中，i＝0,1,2表示R、G、B三种颜色分量；
增强图像的组成成份CTE为增强图像的三种颜色分量的组成成份CTE(i)的总和，按下式计算：
i＝0,1,2表示R、G、B三种颜色分量。
采用上述方法，能得到原始图像和增强图像的三种颜色分量的组成成份，用于计算增强图像的组成成份失真率。
更进一步的，步骤2中原始图像与增强图像的相关系数COR通过下式计算：
其中，ALE(i)表示增强图像色度谱中三种颜色分量的平均色度；AL0(i)表示原始图像色度谱中三种颜色分量的平均色度；i＝0,1,2表示R、G、B三种颜色分量。
采用上述方法，能得到原始图像和增强图像的相关系数，相关系数用于计算增强图像的颜色失真率。
有益效果：采用本发明的增强图像失真率检测方法，填补了当前评价增强图像的失真率检测方法的空白，能准确地检测出增强图像的失真率进而为客观地评价图像增强方法的优劣提供了一种方法。
附图说明
图1为本发明失真率检测方法的原理框图；
图2为采用MSRCR方法的图像增强结果及其三种颜色分量的色度谱分析图；
图3为采用HP3DHE方法的图像增强结果及其三种颜色分量的色度谱分析图；
图4为采用Zadeh-X变换方法对图2中的原图进行图像增强结果及其三种颜色分量的色度谱分析图；
图5为采用Zadeh-X变换方法对图3中的原图进行图像增强结果及其三种颜色分量的色度谱分析图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种增强图像失真率检测方法，包括以下步骤：
步骤1，对原始图像和增强图像进行色度谱分析，获取原始图像中三种颜色分量的色度谱和增强图像中三种颜色分量的色度谱；
步骤2，分别计算所述增强图像的信息失真率DRIE、组成成份失真率DRCT和颜色失真率DRH；
所述增强图像的信息失真率DRIE按下式进行计算：
DRIE＝(IEE-IEO)/IEO
IEO为原始图像的信息熵，IEE为增强图像的信息熵。
其中原始图像的信息熵IEO和增强图像的信息熵IEE均按照以下公式计算：
其中，IE表示信息熵，IE(i)表示原始图像和增强图像的第i颜色分量的信息熵，p(i,g)表示原始图像和增强图像中第i颜色分量的像素随色度g的分布的概率密度函数，i＝0,1,2表示R、G、B三种颜色分量。
所述增强图像的组成成份失真率DRCT按下式进行计算：
DRCT＝(CTE-CTO)/CTO
CT0为原始图像的组成成份，CTE为增强图像的组成成份；
其中通过计数色度谱中不为0的谱线数来计算原始图像的组成成份CT0和增强图像的组成成份CTE。
原始图像的组成成份CTO为原始图像的三种颜色分量的组成成份CTO(i)总和，按下式计算：
其中，i＝0,1,2表示R、G、B三种颜色分量；
增强图像的组成成份CTE为增强图像的三种颜色分量的组成成份CTE(i)的总和，按下式计算
其中，i＝0,1,2表示R、G、B三种颜色分量；
所述增强图像的颜色失真率DRH按下式进行计算：
DRH＝1-COR
COR表示原始图像与增强图像的相关系数；
其中原始图像与增强图像的相关系数COR通过下式计算：
其中，ALE(i)表示增强图像色度谱中三种颜色分量的平均色度；AL0(i)表示原始图像色度谱中三种颜色分量的平均色度，i＝0，1，2表示R、G、B三种颜色分量。
增强图像三种颜色分量的平均色度可用RALE，GALE，BALE表示。
原始图像三种颜色分量的平均色度可用RALo，GALo，BALO表示。
步骤3，计算所述增强图像的总失真率TDR，所述增强图像的总失真率TDR按下式进行：
采用MSRCR方法产生的增强图像如图2所示，其中图2-a)为原始图像，图2-b)为MSRCR方法的图像增强结果。图2-c)至图2-h)分别展示了三种颜色分量的色度谱。
第一、采用本发明对MSRCR方法产生的增强图像的失真率进行定量计算，失真率计算结果如表1所示。其中信息失真率高达459.19％，表明增加的信息太多；组成成份失真率达2266.67％；颜色失真率为58.77％；总平均失真率达1333.64％。
这表明MSRCR方法获得的增强图像发生了严重的失真。
表1 MSRCR图像增强与Zadeh-X变换增强结果的失真测量数据
图像名 图2-a)原图 图2-b)MSRCR增强图像 图4-b)Zaheh-X变换增强
IE 0.8429 4.7132 0.8429
DRIE / 4.5916 0
CT 2 47.3333 2
DRCT / 22.6667 0
RAL 77.0272 127.6304 77.0272
GAL 200.6856 128.9363 200.6856
BAL 176.6337 127.1033 176.6337
COR / 0.4123 1
DRH / 0.5877 0
TDR / 13.3364 0
第二、采用HP3DHE法产生的增强图像，其结果如图3所示。其中图3-a)为原始图像，图3-b)为MSRCR方法的图像增强结果。图3-c)至图3-h)分别展示了三种颜色分量的色度谱。
采用本发明计算HP3DHE方法产生的增强图像的失真率，计算结果如表2所示。表2中HP3DHE简写为HE。
表2 HP3DHE图像增强与Zaheh-X变换增强结果的失真测量数据
图像名 图3-a)原图 图3-b)HE增强图像 图5-b)Zaheh-X变换增强
IE 6.7764 7.8970 6.7712
DRIE / 0.1654 -7.6617×10-4
CT 197.4272 256 197.5142
DRCT / 0.2964 4.4067×10-4
RAL 146.4291 136.4320 138.1983
GAL 137.8584 127.7262 126.6310
BAL 131.6267 120.2842 118.2613
COR / 0.9920 0.999999
DRH / 0.0078 10-7
TDR / 0.1960 5.1028×10-4
其中信息失真率(DRIE)16.54％，表明有16.54％的信息不属于原始图像，是增强方法加入的。组成成份失真率(DRCT)29.64％，表明有29.64％的成份不属于原图像，是增强方法产生的。颜色失真率(DRH)0.78％，色彩保真性能较好。平均总失真率(TDR)为0.1960(19.60％)，表明这种方法总平均失真率达到近百分之二十。
第三、采用Zadeh-X变换法(发明专利，专利号：ZL 201210233478.X)分别对图2和图3的中原始图像进行图像增强，得到的增强图像如图4和图5所示。
采用本发明计算采用Zadeh-X变换法得到的两幅增强图像的失真率，其结果分别如表1、表2的最后一列所示。
表1表明图4中增强图像几乎没有发生信息失真。从表2可以看出图5的增强图像的信息失真率为-7.6617×10-4，即-0.077％；组成成份失真率为4.4067×10-4，即0.04407％；色失真率为10-7，总的失真率为5.1028×10-4，即0.051％。该结果同样表明Zadeh-X方法对图5-a)增强的同时，保证了图像几乎没有发生失真。
上述结果和数据都表明自适应最佳化Zadeh-X变换图像增强方法，对这类图像基本不产生失真，是一个信息保真率，成份保真率和颜色保真率都高的好的图像增强方法。
最后需要说明的是，上述描述仅仅为本发明的优选实施例，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不违背本发明宗旨及权利要求的前提下，可以做出多种类似的表示，这样的变换均落入本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种增强图像失真率检测方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1，对原始图像和增强图像进行色度谱分析，获取原始图像中三种颜色分量的色度谱和增强图像中三种颜色分量的色度谱；
步骤2，分别计算所述增强图像的信息失真率DRIE、组成成份失真率DRCT和颜色失真率DRH；
所述增强图像的信息失真率DRIE按下式进行计算：
DRIE＝(IEE-IEO)/IEO
其中，IEO为原始图像的信息熵，IEE为增强图像的信息熵；
所述增强图像的组成成份失真率DRCT按下式进行计算：
DRCT＝(CTE-CTO)/CTO
其中，CT0为原始图像的组成成份，CTE为增强图像的组成成份；
所述增强图像的颜色失真率DRH按下式进行计算：
DRH＝1-COR
其中，COR表示原始图像与增强图像的相关系数；
步骤3，计算所述增强图像的总失真率TDR，所述增强图像的总失真率TDR按下式进行：
2.根据权利要求1所述增强图像失真率检测方法，其特征在于：步骤2中原始图像的信息熵IEO和增强图像的信息熵IEE均按照以下公式计算：
其中，IE表示信息熵，IE(i)表示原始图像和增强图像的第i颜色分量的信息熵，p(i,g)表示原始图像和增强图像中第i颜色分量的像素随色度g的分布的概率密度函数，i＝0,1,2表示R、G、B三种颜色分量。
3.根据权利要求1所述增强图像失真率检测方法，其特征在于：步骤2中通过计数色度谱中不为0的谱线数来计算原始图像的组成成份和增强图像的组成成份；
原始图像的组成成份CTO为原始图像的三种颜色分量的组成成份CTO(i)总和，按下式计算：
其中，i＝0,1,2表示R、G、B三种颜色分量；
增强图像的组成成份CTE为增强图像的三种颜色分量的组成成份CTE(i)的总和，按下式计算
其中，i＝0,1,2表示R、G、B三种颜色分量。
4.根据权利要求1所述增强图像失真率检测方法，其特征在于：步骤2中原始图像与增强图像的相关系数COR通过下式计算：
其中，ALE(i)表示增强图像色度谱中三种颜色分量的平均色度；AL0(i)表示原始图像色度谱中三种颜色分量的平均色度，i＝0,1,2表示R、G、B三种颜色分量。
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