CN109978854B - 一种基于边缘与结构特征的屏幕内容图像质量评估方法 - Google Patents

一种基于边缘与结构特征的屏幕内容图像质量评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于边缘和结构特征的屏幕内容图像质量评估方法，包括以下步骤：步骤S1：将输入的图像从RGB颜色空间转换到LMN颜色空间，然后将Gabor滤波器的虚部作用在L分量上，提取图像的边缘特征；步骤S2：将输入的图像转换成灰度图，利用Scharr滤波器在灰度图上计算梯度图，然后在梯度图上使用局部二值模式（LBP）算子计算LBP图，再根据LBP图在梯度图上计算得到图像的结构特征；步骤S3：根据步骤S1和步骤S2中的两种特征，利用随机森林训练图像评估模型，利用训练好的模型预测所有测试图像的质量分数。本发明通过考虑人类视觉系统的特点，结合图像的边缘和结构特征来评估图像的质量，能显著提高无参照图像质量评估性能。

Description

一种基于边缘与结构特征的屏幕内容图像质量评估方法
技术领域
本发明涉及图像和视频处理以及计算机视觉领域，特别是一种基于边缘与结构特征的屏幕内容图像质量评估方法。
背景技术
随着互联网的快速发展，屏幕内容图像(SCI)被广泛应用于现代多媒体，如无线显示、远程教育、屏幕共享、实时通信等。但由于技术和设备的缺陷，在图像的获取、压缩和传输等过程中往往会出现失真。为了更好地应用屏幕内容图像，图像质量评价变得尤为重要。目前已经提出很多针对该类型图像的质量评估方法。例如，Yang通过考虑文本区域和图像区域对SCI视觉质量的不同影响，提出基于不确定加权的质量评估方法。之后Yang等人又通过统计亮度特征和纹理信息以及局部和全局特征表示，提出了一种新的无参考视觉质量估计方法。Wang等人基于主要视觉信息和不可预测的不确定性提取了图像的统计特征，然后提出了半参考的质量评估模型，需要部分参考信息来感知图片的质量退化。Shao等人通过利用稀疏表示框架提出了SCI的无参考质量评估方法，该方法利用四种全参考方法来生成图像的标签，但这四种方法在预测SCI的视觉质量方面表现不佳。Gu等人提出了一种基于结构退化模型和基于自由能量感知理论的SCI质量评估方法，并建立了一个大规模的数据库来训练自然场景统计模型，该方法需要在提取质量感知特征之前拟合结构退化特征和自由能特征的关系。Ni等人基于梯度方向提出SCI的质量评估方法，实验结果表明该方法操作简单并且有效，但是它忽视了某些失真类型的影响，比如亮度变化和对比度改变，梯度方向对这些不敏感。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提出种基于边缘与结构特征的屏幕内容图像质量评估方法，能够提高无参考屏幕内容图像质量评估性能。
本发明采用以下方案实现：一种基于边缘与结构特征的屏幕内容图像质量评估方法，包括以下步骤：
步骤S1：提供失真图像作为输入图像，并将所述输入图像从RGB颜色空间转换到LMN颜色空间，然后利用两个Gabor滤波器的虚部与所述LMN颜色空间的L分量进行卷积运算，得到两个所述失真图像的边缘图；然后将得到的两个边缘图相加得到最终的所述失真图像的边缘图；利用频率分布直方图对所述最终的图像边缘图进行统计，并将统计结果做为所述失真图像的边缘特征；
步骤S2：将所述输入图像转换成灰度图，利用Scharr滤波器在所述灰度图上计算得到所述失真图像的最终梯度图；然后在所述失真图像的最终梯度图上使用局部旋转不变等价LBP算子计算得到LBP图，再根据所述LBP图在所述失真图像的最终梯度图上计算得到所述失真图像的结构特征；
步骤S3：利用随机森林训练图像评估模型，根据步骤S1得到的图像的边缘特征和步骤S2中得到的图像的结构特征，预测待测试图像的质量分数。
进一步地，所述步骤S1具体包括以下步骤：
步骤S11：将所述失真图像转换为double数据类型，然后将所述失真图像从RGB颜色空间转换到LMN颜色空间，其中两种颜色空间进行转换的公式如下：
Figure BDA0002006228780000031
其中，下标i表示所述失真图像中像素的位置索引，Li、Mi、Ni分别是像素i的L、M、N三个颜色通道，Ri、Gi、Bi分别是像素i的R、G、B三个颜色通道；
步骤S12：计算得到水平方向的Gabor滤波器的虚部和垂直方向的Gabor滤波器的虚部，计算公式如下：
Figure BDA0002006228780000032
Figure BDA0002006228780000033
Figure BDA0002006228780000034
Figure BDA0002006228780000035
Figure BDA0002006228780000036
其中，θ为0和
Figure BDA0002006228780000037
a、b、
Figure BDA0002006228780000038
分别为0.4、0.4和0.975，m和n分别表示为所述失真图像的长和宽，(x,y)表示像素在所述失真图像中的坐标；
步骤S13：利用步骤S12得到的两个Gabor滤波器的虚部分别与所述LMN颜色空间的L分量进行卷积运算，得到不同方向的所述失真图像的边缘图，然后将得到的两个边缘图相加得到最终的所述失真图像的边缘图，计算公式如下：
Figure BDA0002006228780000041
Figure BDA0002006228780000042
e＝eh+ev
其中，
Figure BDA0002006228780000043
表示卷积运算，l表示所述LMN颜色空间的L分量，gh和gv分别表示水平方向和垂直方向的Gabor滤波器的虚部，eh和ev分别表示水平方向和垂直方向的边缘信息，e表示最终的所述失真图像的边缘图；
步骤S14：利用频率分布直方图对得到的最终的图像边缘图进行统计，以此来表示所述失真图的边缘特征，计算公式如下：
Figure BDA0002006228780000044
Figure BDA0002006228780000045
其中，M表示最终的图像边缘图中的像素个数，ei表示最终的图像边缘图中第i个像素，Q(n)表示直方图中第n个分组的取值范围。
进一步地，所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：将失真图转换成double数据类型的灰度图，接着利用两个Scharr滤波器分别与所述灰度图进行卷积来获取所述灰度图不同方向即水平方向和垂直方向的梯度信息即梯度图，这个两个Scharr滤波器分别沿着水平方向和垂直方向，分别表示为sh和sv，所述灰度图梯度信息的计算公式如下：
Figure BDA0002006228780000051
Figure BDA0002006228780000052
Figure BDA0002006228780000053
其中p表示灰度图，th和tv分别表示通过卷积运算获得的相应方向的梯度图，t表示所述灰度图的最终梯度图；
步骤S22：将局部旋转不变等价LBP算子作用于所述灰度图的最终梯度图上，用以描述中心像素与其周围像素的关系，以此获得所述灰度图的最终梯度图的结构信息，局部旋转不变等价LBP算子的表达式如下：
Figure BDA0002006228780000054
Figure BDA0002006228780000055
Figure BDA0002006228780000056
其中，I表示周围像素的数量，R表示邻域的半径，tc和ti分别表示中心像素的梯度值以及其周围像素的梯度值，θ是一种测量，其被计算为按位旋转的数量，LBPI,R是LBP算子，其表达式如下：
Figure BDA0002006228780000057
最后得到一个LBP图，其具有I+1种LBP模式；
步骤S23：累加所述失真图像的最终梯度图中具有相同LBP模式的像素的梯度值，并将其作为所述失真图像的结构特征，计算公式如下：
Figure BDA0002006228780000061
Figure BDA0002006228780000062
其中，N表示最终梯度图图像中的像素个数；k∈[0,K]表示LBP模式；tj表示梯度值，作为像素对应LBP模式的权值。
进一步地，所述步骤S3的具体内容为：对所述失真图像进行连续两次0.8尺度的下采样，将下采样后图片的边缘特征和结构特征与原图的这两个特征归一化后组合起来，得到一幅图像的完整特征，然后将这个完整特征放入随机森林中训练，得到最终的预测模型，利用训练好的模型来预测测试图像的质量分数。
与现有技术相比，本发明有以下有益效果：
(1)本发明适用于多种失真类型的、不同失真程度的屏幕内容图像质量评估，计算得到的质量评估分数接近人的主观评估分数。
(2)本发明综合考虑屏幕内容图像相对于自然图像的显著特点，对图像的失真信息有更强的表示能力，能显著提高无参照图像质量评估性能。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
由于SCI与自然图像相比，在特征统计上存在明显差异，SCI由文字、图形和图片组成，具有大量的边缘信息，并且人类视觉系统(HVS)对边缘高度敏感。受到这些事实的启发，本实施例使用Gabor滤波器的虚部提取图像边缘特征。同时观察到每个SCI都具有某种特征的布局，而且结构变化也与图像质量高度相关，因此结合使用Scharr滤波器和局部二值模式(LBP)算子来提取图像的结构特征。最后通过随机森林训练，可以得到与人类主观评价一致性较高的质量评估模型。本实施例适用于多种失真类型的图像，质量预测精度较高。
具体的，如图1所示，本实施例提供了一种基于边缘与结构特征的屏幕内容图像质量评估方法，包括以下步骤：
步骤S1：提供失真图像作为输入图像，并将所述输入图像从RGB颜色空间转换到LMN颜色空间，然后利用两个Gabor滤波器的虚部与所述LMN颜色空间的L分量进行卷积运算，得到两个所述失真图像的边缘图；然后将得到的两个边缘图相加得到最终的所述失真图像的边缘图；利用频率分布直方图对所述最终的图像边缘图进行统计，并将统计结果做为所述失真图像的边缘特征；
步骤S2：将所述输入图像转换成灰度图，利用Scharr滤波器在所述灰度图上计算得到所述失真图像的最终梯度图；然后在所述失真图像的最终梯度图上使用局部旋转不变等价LBP(局部二值模式)算子计算得到LBP图，再根据所述LBP图在所述失真图像的最终梯度图上计算得到所述失真图像的结构特征；
步骤S3：利用随机森林训练图像评估模型，根据步骤S1得到的图像的边缘特征和步骤S2中得到的图像的结构特征，预测所有待测试图像的质量分数。
在本实施例中，所述步骤S1具体包括以下步骤：
步骤S11：将所述失真图像转换为double数据类型，然后将所述失真图像从RGB颜色空间转换到LMN颜色空间，其中两种颜色空间进行转换的公式如下：
Figure BDA0002006228780000081
其中，下标i表示所述失真图像中像素的位置索引，Li、Mi、Ni分别是像素i的L、M、N三个颜色通道，Ri、Gi、Bi分别是像素i的R、G、B三个颜色通道；
步骤S12：计算得到水平方向的Gabor滤波器的虚部和垂直方向的Gabor滤波器的虚部，计算公式如下：
Figure BDA0002006228780000082
Figure BDA0002006228780000083
Figure BDA0002006228780000084
Figure BDA0002006228780000085
Figure BDA0002006228780000091
其中，θ设置为0和
Figure BDA0002006228780000092
a、b、
Figure BDA0002006228780000093
分别设置为0.4、0.4和0.975，m和n分别表示为所述失真图像的长和宽，(x,y)表示像素在所述失真图像中的坐标；
步骤S13：利用步骤S12得到的两个Gabor滤波器的虚部分别与所述LMN颜色空间的L分量进行卷积运算，得到不同方向的所述失真图像的边缘图，然后将得到的两个边缘图相加得到最终的所述失真图像的边缘图，计算公式如下：
Figure BDA0002006228780000094
Figure BDA0002006228780000095
e＝eh+ev
其中，
Figure BDA0002006228780000096
表示卷积运算，l表示所述LMN颜色空间的L分量，gh和gv分别表示水平方向和垂直方向的Gabor滤波器的虚部，eh和ev分别表示水平方向和垂直方向的边缘信息，e表示最终的所述失真图像的边缘图；
步骤S14：利用频率分布直方图对得到的最终的图像边缘图进行统计，以此来表示所述失真图的边缘特征，计算公式如下：
Figure BDA0002006228780000097
Figure BDA0002006228780000098
其中，M表示最终的图像边缘图中的像素个数，ei表示最终的图像边缘图中第i个像素，Q(n)表示直方图中第n个分组的取值范围。
在本实施例中，所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：将所有失真图转换成double数据类型的灰度图，接着利用两个Scharr滤波器分别与所述灰度图进行卷积来获取所述灰度图不同方向即水平方向和垂直方向的梯度信息即梯度图，这个两个Scharr滤波器分别沿着水平方向和垂直方向，分别表示为sh和sv，所述灰度图梯度信息的计算公式如下：
Figure BDA0002006228780000101
Figure BDA0002006228780000102
Figure BDA0002006228780000103
其中p表示灰度图，th和tv分别表示通过卷积运算获得的相应方向的梯度图，t表示所述灰度图的最终梯度图；
步骤S22：将局部旋转不变等价LBP算子作用于所述灰度图的最终梯度图上，用以描述中心像素与其周围像素的关系，以此获得所述灰度图的最终梯度图的结构信息，局部旋转不变等价LBP算子的表达式如下：
Figure BDA0002006228780000104
Figure BDA0002006228780000105
Figure BDA0002006228780000111
其中，I表示周围像素的数量，R表示邻域的半径，tc和ti分别表示中心像素的梯度值以及其周围像素的梯度值，θ是一种测量，其被计算为按位旋转的数量，LBPI,R是普通的LBP算子，其表达式如下：
Figure BDA0002006228780000112
最后得到一个LBP图，其具有I+1种LBP模式；
步骤S23：累加所述失真图像的最终梯度图中具有相同LBP模式的像素的梯度值，并将其作为所述失真图像的结构特征，计算公式如下：
Figure BDA0002006228780000113
Figure BDA0002006228780000114
其中，N表示最终梯度图图像中的像素个数；k∈[0,K]表示可能的LBP模式；tj表示梯度值，作为像素对应LBP模式的权值。
在本实施例中，所述步骤S3的具体内容为：对所述失真图像进行连续两次0.8尺度的下采样，将下采样后图片的边缘特征和结构特征与原图的这两个特征归一化后组合起来，得到一幅图像的完整特征，然后将这个完整特征放入随机森林中训练，得到最终的预测模型，利用训练好的模型来预测测试图像的质量分数。较佳的，本实施例适用于多种失真类型的、不同失真程度的屏幕内容图像质量评估，计算得到的质量评估分数接近人的主观评估分数。本实施例将待训练的图像利用Gabor滤波器的虚部提取图像边缘特征；提取图像的结构特征；采用随机森林训练图像评估模型，利用训练好的模型预测所有测试图像的质量分数。本实施例综合考虑屏幕内容图像相对于自然图像的显著特点，对图像的失真信息有更强的表示能力，能显著提高无参照图像质量评估性能。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (2)

1.一种基于边缘与结构特征的屏幕内容图像质量评估方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：提供失真图像作为输入图像，并将所述输入图像从RGB颜色空间转换到LMN颜色空间，然后利用两个Gabor滤波器的虚部与所述LMN颜色空间的L分量进行卷积运算，得到两个所述失真图像的边缘图；然后将得到的两个边缘图相加得到最终的所述失真图像的边缘图；利用频率分布直方图对所述最终的图像边缘图进行统计，并将统计结果做为所述失真图像的边缘特征；
步骤S2：将所述输入图像转换成灰度图，利用Scharr滤波器在所述灰度图上计算得到所述失真图像的最终梯度图；然后在所述失真图像的最终梯度图上使用局部旋转不变等价LBP算子计算得到LBP图，再根据所述LBP图在所述失真图像的最终梯度图上计算得到所述失真图像的结构特征；
步骤S3：利用随机森林训练图像评估模型，根据步骤S1得到的图像的边缘特征和步骤S2中得到的图像的结构特征，预测待测试图像的质量分数；
所述步骤S1具体包括以下步骤：
步骤S11：将所述失真图像转换为double数据类型，然后将所述失真图像从RGB颜色空间转换到LMN颜色空间，其中两种颜色空间进行转换的公式如下：
Figure FDA0003639603490000011
其中，下标i表示所述失真图像中像素的位置索引，Li、Mi、Ni分别是像素i的L、M、N三个颜色通道，Ri、Gi、Bi分别是像素i的R、G、B三个颜色通道；
步骤S12：计算得到水平方向的Gabor滤波器的虚部和垂直方向的Gabor滤波器的虚部，计算公式如下：
Figure FDA0003639603490000021
Figure FDA0003639603490000022
Figure FDA0003639603490000023
Figure FDA0003639603490000024
Figure FDA0003639603490000025
其中，θ为0和
Figure FDA0003639603490000026
a′、b′、
Figure FDA0003639603490000027
分别为0.4、0.4和0.975，m和n分别表示为所述失真图像的长和宽，(x,y)表示像素在所述失真图像中的坐标；
步骤S13：利用步骤S12得到的两个Gabor滤波器的虚部分别与所述LMN颜色空间的L分量进行卷积运算，得到不同方向的所述失真图像的边缘图，然后将得到的两个边缘图相加得到最终的所述失真图像的边缘图，计算公式如下：
Figure FDA0003639603490000028
Figure FDA0003639603490000029
e＝eh+ev
其中，
Figure FDA00036396034900000210
表示卷积运算，l表示所述LMN颜色空间的L分量，gh和gv分别表示水平方向和垂直方向的Gabor滤波器的虚部，eh和ev分别表示水平方向和垂直方向的边缘信息，e表示最终的所述失真图像的边缘图；
步骤S14：利用频率分布直方图对得到的最终的图像边缘图进行统计，以此来表示所述失真图的边缘特征，计算公式如下：
Figure FDA0003639603490000031
Figure FDA0003639603490000032
其中，M表示最终的图像边缘图中的像素个数，ei表示最终的图像边缘图中第i个像素，Q(n)表示直方图中第n个分组的取值范围；
所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：将失真图转换成double数据类型的灰度图，接着利用两个Scharr滤波器分别与所述灰度图进行卷积来获取所述灰度图不同方向即水平方向和垂直方向的梯度信息即梯度图，这个两个Scharr滤波器分别沿着水平方向和垂直方向，分别表示为sh和sv，所述灰度图梯度信息的计算公式如下：
Figure FDA0003639603490000033
Figure FDA0003639603490000034
Figure FDA0003639603490000035
其中p表示灰度图，th和tv分别表示通过卷积运算获得的相应方向的梯度图，t表示所述灰度图的最终梯度图；
步骤S22：将局部旋转不变等价LBP算子作用于所述灰度图的最终梯度图上，用以描述中心像素与其周围像素的关系，以此获得所述灰度图的最终梯度图的结构信息，局部旋转不变等价LBP算子的表达式如下：
Figure FDA0003639603490000041
Figure FDA0003639603490000042
Figure FDA0003639603490000043
其中，I表示周围像素的数量，R表示邻域的半径，tc和ti分别表示中心像素的梯度值以及其周围像素的梯度值，θ是一种测量，其被计算为按位旋转的数量，LBPI,R是LBP算子，其表达式如下：
Figure FDA0003639603490000044
最后得到一个LBP图，其具有I+1种LBP模式；
步骤S23：累加所述失真图像的最终梯度图中具有相同LBP模式的像素的梯度值，并将其作为所述失真图像的结构特征，计算公式如下：
Figure FDA0003639603490000045
Figure FDA0003639603490000046
其中，N表示最终梯度图图像中的像素个数；k表示LBP模式的种类，k表示种类的类别，k∈[0,K]，K表示种类的数量；tj表示梯度值，作为像素对应LBP模式的权值。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘与结构特征的屏幕内容图像质量评估方法，其特征在于：所述步骤S3的具体内容为：对所述失真图像进行连续两次0.8尺度的下采样，将下采样后的失真图像的边缘特征和结构特征与原始失真图像的这两个特征归一化后组合，得到一幅图像的完整特征，然后将这个完整特征放入随机森林中训练，得到最终的预测模型，利用训练好的模型来预测待测试图像的质量分数。
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