CN108109147A

CN108109147A - 一种模糊图像的无参考质量评价方法

Info

Publication number: CN108109147A
Application number: CN201810137970.4A
Authority: CN
Inventors: 张浩鹏; 苑博; 姜志国; 董博
Original assignee: Beihang University
Current assignee: Beihang University
Priority date: 2018-02-10
Filing date: 2018-02-10
Publication date: 2018-06-01
Anticipated expiration: 2038-02-10
Also published as: CN108109147B

Abstract

本发明公开了一种模糊图像的无参考质量评价方法，包括对待评价图像分块处理，二次模糊处理，亮度、对比度、模糊度测量，计算无参考质量评价函数，从而得到平均改进结构相似度。本发明结合二次模糊理论和结构相似度算法，充分利用图像包含的数据信息，引入图像的直方图信息对SSIM算法进行修正，通过待评价图像与其二次模糊图像的SSIM′值比较，即可获得图像质量指标，以此可以准确的评价出待评价图像的图像质量，既考虑了人眼视觉特性，同时无需参考图像，应用范围更加广泛。

Description

一种模糊图像的无参考质量评价方法

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，特别涉及一种模糊图像的无参考质量评价方法。

背景技术

图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)是图像处理中的基本技术之一，主要通过对图像进行特性分析研究，然后评估出图像优劣(图像失真程度)。图像质量评价在图像处理系统中，对于算法分析比较、系统性能评估等方面有着重要的作用。

从有无参考的角度，现有图像质量评价方法大多采用全参考图像质量评价(FullReference,FR)、半参考图像质量评价(Reduced Reference,RR)。进行图像质量评价时，全参考图像质量评价方法需要有已知的图像作为参考；半参考图像质量评价不需要将失真图像与原始图像相比较，而只需要将失真图像的某些特征与原始图像的相同特征进行比较。国内外学者提出了许多图像质量评价的指标和方法，主要有峰值信噪比(Peak Signal toNoise Ratio，PSNR)、结构相似性(Structural Similarity Index，SSIM)等全参考评价方法等。

结构相似性算法从图像的亮度、对比度、结构特性三个方面对图像进行评价，图像X为待评价图像，图像Y为参考图像。结构相似度指数从图像组成的角度将结构信息定义为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合。SSIM需要有参考图像，而在实际应用中，很多情况下往往没有图像可供参考，因而原算法在实际应用中有很大的限制。此外，利用SSIM对复原前后图像进行评价时需要储存复原前后图像的完整信息，占据较大的存储资源和带宽，使得该类方法的应用受到了限制。

因此，提供一种无需参考图像，便可对图像质量做出评价的模糊图像质量评价方法，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种模糊图像的无参考质量评价方法，结合二次模糊理论和结构相似度算法，充分利用图像包含的数据信息，引入图像的直方图信息对SSIM算法进行修正，既考虑了人眼视觉特性，同时无需参考图像，应用范围更加广泛。为实现上述目的其具体方案如下：

一种模糊图像的无参考质量评价方法，包括如下步骤：

步骤1，通过数字成像设备获取待评价图像，对所述待评价图像进行分块处理，得到M个待评价图像块X；

步骤2，对所述待评价图像块X进行二次模糊处理，得到参考图像块X′；

步骤3，分别对所述待评价图像块X和所述参考图像块X′进行亮度、对比度、模糊度测量，得到亮度比较函数l(x,x′)，对比度比较函数c(x,x′)，结构比较函数s(x,x′)，模糊度比较函数h(x,x′)，其中，x为待评价图像块X中像素的灰度级数，x′为参考图像块X′中相同坐标像素的灰度级数；

步骤4，计算得到无参考质量评价函数

SSIM′(x,x′)＝[l(x,x′)]^α[c(x,x′)]^β[s(x,x′)]^γ[h(x,x′)]^λ

其中，α,β,γ,λ分别为亮度、对比度、结构及模糊度的权重，满足αβγλ＝1；

步骤5，对M个SSIM′(x,x′)求取均值得到平均改进结构相似度

其中M为总块数，则图像质量指标为：

NSSIM＝1-MSSIM′。

本发明主要有以下有益效果：本发明通过对待评价图像进行二次模糊对图像质量做出评价，无需有已知的清晰图像作为参考，并引入模糊度比较函数，得到改进的SSIM′，通过待评价图像与其二次模糊图像的SSIM′值比较，即可获得二者相似度结果，以此可以准确的评价出待评价图像的图像质量。

优选的，所述步骤1中的二次模糊处理具体包括：

(1)确定待评价模糊图像的模糊形式；

(2)用与步骤(1)相同的模糊形式对所述待评价图像块X进行模糊处理得到参考图像块X′。

优选的，所述步骤3中亮度比较函数其中C₁＝(K₁L)²；所述待评价图像块X均值所述参考图像块X′均值N为图像中的像素数，K₁＜＜1，K₂＜＜1；

对比度比较函数其中C₂＝(K₂L)²；所述待评价图像块X标准差所述参考图像块X′标准差

结构比较函数其中

模糊度比较函数其中C₄为正常数； x_i为图像的灰度级数，范围为0～255；p(x_i)为所述待评价图像块X中灰度值为x_i的像素所占比例，p(x_i′)为所述参考图像块X′中灰度值为x_i′的像素所占比例，w(x_i)、w(x_i′)分别反映x_i、x_i′像素密度的权重。在模糊度计算中，反映x_i、x_i′像素密度的权重w(x_i),w(x_i′)基于图像直方图信息确定，直方图上均值附近的像素，具有较大的权重值；反之，直方图上远离图像均值的地方，具有较小的权重值。

本发明提供的无参考质量评价函数满足以下三个条件：

(1)对称性：SSIM′(x,x′)＝SSIM'(x′,x)。即进行图像质量评价时，交换输入图像的顺序不影响评价结果。

(2)有界性：SSIM′(x,x′)≤1。两幅图像相似性的最大上界为1，通过SSIM′与1的接近程度可以评价出待评价图像与二次模糊后的图像之间的差异，进而准确获取待评价图像的图像质量。

(3)唯一性：SSIM′(x,x′)＝1当且仅当x＝y时成立。对于输入图像中的任何误差都可以被定量测量出来。

本发明公开的一种模糊图像的无参考质量评价方法，不需要将失真图像与原始图像相比较，即可已完成图像质量的准确评估，更加方便，因此应用领域也更为广泛。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明公开的一种模糊图像的无参考质量评价方法的流程示意图；

图2为本发明公开的原始清晰图像、待评价图像、二次模糊图像的对比图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

已有的图像质量评价方法如均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)没有考虑人眼的感知特性，在许多情况下，它们的评价结果不能和人的评价相一致。如当峰值信噪比超过30dB时，人的视觉很难分辨出原始图像和重构图像的差异。而一些应用较为广泛的算法如SSIM考虑了人演的视觉特性，但需要已有的图像作为参考，使用条件较为苛刻。

现有的结构相似性算法从图像的亮度、对比度、结构特性三个方面对图像进行评价，图像X为待评价图像，图像Y为参考图像。需要注意的是，图像Y为原始清晰图像，因而原算法在实际应用中有很大的限制，在没有原始清晰图像可供参考的情况下无法得到较为客观的结果。本发明考虑到上述不足，既考虑了人眼视觉特性，同时无需参考图像，应用范围更加广泛。

本发明公开了一种模糊图像的无参考质量评价方法，包括如下步骤：

S1，通过数字成像设备获取待评价图像，对待评价图像进行分块处理，得到M个待评价图像块X；

根据人眼的视觉特性，对图像进行分块处理，以获得更高的精度。本实施例中将图像分成8×8像素的小块。

S2，对待评价图像块X进行二次模糊处理，得到参考图像块X′；

二次模糊是对已经模糊的图像再次进行一次模糊处理得到二次模糊图像。对于清晰图像，其高频信息分量多，模糊处理之后的相邻像素间灰度差异变化大；对于模糊图像，相邻像素间灰度差异小，经过二次模糊后变化不大。

(1)确定待评价模糊图像的模糊形式，如高斯模糊、散焦模糊、运动模糊等，因此，该步骤需已知待评价图像的模糊形式或者用其他技术手段确定其模糊形式；

(2)用与步骤(1)相同的模糊形式对所述待评价图像块X进行模糊处理得到参考图像块X′。例如，待评价图像为高斯模糊，可用高斯低通滤波PSF＝fspecial('gaussian',HSIZE,SIGMA)，对待评价图像块X处理得到二次模糊图像块，即参考图像块X′。其中，HSIZE表示模板尺寸，默认值为[3,3]，SIGMA为滤波器的标准值，单位为像素，默认值为0.5。

参见说明书附图，图2(a)为原始清晰图像，图2(b)为待评价图像，图2(b)为模糊图像，图2(c)为图2(b)经过二次模糊之后的图像。可见，图2(c)相对图2(b)的质量变化明显小于图2(b)相对图2(a)的质量变化。

二次模糊的目的是为了得到待评价图像的参考图像，待评价图像与其二次模糊图像的SSIM值越高，即二者相似度越高，说明待评价图像越模糊，其图像质量越低。

S3，在计算机中，图像数据信息用矩阵显示，彩色图像为三维矩阵，灰度图像为二维矩阵。本发明中，若输入图像为三维，则先将其转化为二维，再进行亮度、对比度、模糊度的计算。三维图像转化为二维图像有多种方式，如采样法，假设img1为三维彩色图像，可用img1＝img1(1:1:end,1:1:end)转化为二维灰度图像。

分别对待评价图像块X和参考图像块X′进行亮度、对比度、模糊度测量，得到亮度比较函数l(x,x′)，对比度比较函数c(x,x′)，结构比较函数s(x,x′)，模糊度比较函数h(x,x′)，其中，x为待评价图像块X中像素的灰度级数，x′为参考图像块X′中相同坐标像素的灰度级数；

韦伯定律指出，人眼视觉系统对绝对亮度不敏感而对相对亮度较为敏感。其中，亮度比较函数其中C₁＝(K₁L)²；待评价图像块X均值参考图像块X′均值N为图像中的像素数，L＝255,为图像灰度级数，K₁＜＜1，K₂＜＜1，基于大量实验的基础，本实施例中，当K₁＝0.01,K₂＝0.03时可以取得最佳图像质量评价效果；

对比度比较函数其中C₂＝(K₂L)²；待评价图像块X标准差参考图像块X′标准差

结构比较函数其中为简化计算，

模糊度比较函数其中C₄为正常数； x_i为图像的灰度级数，范围为0～255；p(x_i)为图像中灰度值为x_i的像素所占比例，p(x_i′)为图像中灰度值为x_i′的像素所占比例，w(x_i)、w(x_i′)分别反映x_i、x_i′像素密度的权重。w(x_i)的计算方法如下：

x_average为图像均值。w(x_i′)的计算方法同w(x_i)，仅需要方程中代入x_i′。

S4，计算得到无参考质量评价函数

SSIM′(x,x′)＝[l(x,x′)]^α[c(x,x′)]^β[s(x,x′)]^γ[h(x,x′)]^λ

其中，α,β,γ,λ分别为亮度、对比度、结构及模糊度的权重，分别代表使用者对于图像某一特性的重视程度，重视程度越高，其权重系数越大。满足αβγλ＝1。在本实施例中，为取得最佳的图像质量评价效果及简便运算过程，取α＝β＝γ＝λ＝1；

步骤5，对M个SSIM′(x,x′)求取均值得到平均改进结构相似度

其中M为总块数，则图像质量指标为：

NSSIM＝1-MSSIM′

NSSIM范围为0～1，其值越高，说明待评价图像清晰度越高，质量越好。

根据VQEG(Video Quality Experts Group)提出的客观图像质量评价方法检验标准，对本发明提供的方法进行性能测试。参见表1，该方法在通用图像库CSIQ，LIVE II，IVC,TID中的测试结果的线性相关系数(Linear Correlation Coefficient,LCC)和排序相关系数(Spearman Rank Order Correlation Coefficient,SROCC)均比较高，反映出该方法比较符合人类的视觉特性，本发明的评价结果与主观评价结果一致性较好。

表1线性相关系数和排序相关系数测试结果

图像库	SROCC	LCC
			CSIQ	0.9298	0.9114
LIVEII	0.9245	0.9355
			IVC	0.9176	0.9257
TID	0.9151	0.9023

以上对本发明所提供的一种模糊图像的无参考质量评价方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims

1.一种模糊图像的无参考质量评价方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤4，计算得到无参考质量评价函数

SSIM′(x,x′)＝[l(x,x′)]^α[c(x,x′)]^β[s(x,x′)]^γ[h(x,x′)]^λ

步骤5，对M个SSIM′(x,x′)求取均值得到平均改进结构相似度

<mrow> <msup> <mi>MSSIM</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <msup> <mi>x</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>M</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <msup> <mi>SSIM</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <msup> <mi>x</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>

其中M为总块数，则图像质量指标为：

NSSIM＝1-MSSIM′。

2.根据权利要求1所述的一种模糊图像的无参考质量评价方法，其特征在于，所述步骤1中的二次模糊处理具体包括：

(1)确定待评价模糊图像的模糊形式；

3.根据权利要求1所述的一种模糊图像的无参考质量评价方法，其特征在于，所述步骤3中亮度比较函数其中C₁＝(K₁L)²；所述待评价图像块X均值所述参考图像块X′均值N为图像中的像素数，L＝255,为图像灰度级数，K₁＜＜1，K₂＜＜1；

结构比较函数其中

模糊度比较函数其中C₄为正常数； x_i为图像的灰度级数，范围为0～255；p(x_i)为所述待评价图像块X中灰度值为x_i的像素所占比例，p(x′_i)为所述参考图像块X′中灰度值为x′_i的像素所占比例，w(x_i)、w(x′_i)分别反映x_i、x′_i像素密度的权重。

4.根据权利要求1所述的一种模糊图像的无参考质量评价方法，其特征在于，所述无参考质量评价函数SSIM′(x,x′)≤1，即所述待评价图像块X与所述参考图像块X′相似性的最大上界为1。