基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法
【专利摘要】本发明公开一种基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，该方法利用了基于四元数矩阵的彩色图像表示，以矢量信号的形式来整体处理彩色图像并计算四元相位叠合图，并与传统的复数相位叠合图组合，构成一种可以描述图像结构轮廓清晰程度的显著图——混合相位叠合图。本发明同时对计算出的显著性图进行直方图分析，取相位叠合的加权平均值作为衡量图像清晰程度的指标，最后计算出图像的模糊系数。本发明是一种能够体现彩色图像的轮廓结构信息的显著性方法，通过有效地利用彩色通道之间的相关性以及人眼视觉特性，提高对彩色图像模糊度估计的准确率。
【专利说明】基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及的是一种图像处理【技术领域】的图像质量评价方法，具体涉及的是一种 基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法。
【背景技术】
[0002] 图像在采集、压缩、处理、传输、显示过程中都有可能产生降质，因此图像质量评价 在图像、视频处理、压缩、通信等领域中具有重要的现实意义，是这些系统的重要组成部分。 影响图像降质的因素很多，其中模糊是人眼最容易察觉和感觉最强烈的、影响图像质量的 重要因素，因此图像模糊度的评价在整个图像质量评价中具有非常重要的作用。
[0003] 经过对现有技术的文献检索发现，L. Firestone和K. Cook等人在"Comparison of autofocusmethods for automated microscopy"（自动显微镜自动聚焦方法的比较）文章 中提出了一种基于灰度直方图计算模糊度的方法。这个名为Mendelsohn and Mayall (简称 为Menmay)直方图的方法定义模糊度s为：所有大于某一阈值的灰度级与它出现的概率的 乘积，如下式所示：
【权利要求】
1. 一种基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步、对图像I计算基于灰度信息的复数相位叠合图PC(X，y); 第二步、对彩色图像I计算四元相位叠合图QPC(x，y); 第三步、将复数相位叠合图与四元相位叠合图组合成为新的混合相位叠合图； 第四步、将混合相位叠合图作为显著性图，并基于其直方图获得相位叠合的加权平均 值，从而得到图像的模糊系数。
2. 根据权利要求1所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征是， 所述的第一步包括以下步骤： 1. 1)将彩色原图像只保留灰度信息，转化成为灰度图像I(x，y); 1. 2)利用灰度图像I (X，y)计算局部能量E(x，y); 1. 3)计算尺度η下的滤波器响应幅值An(x，y) ;n为滤波器尺度； 1.4)利用上述的局部能量E(x，y)和滤波器响应幅值An(x，y)计算复数相位叠合图 PC(x, y) 〇
3. 根据权利要求2所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征是， 所述的局部能量
其中『和Μ°分别为偶小 波与奇小波滤波器，η为滤波器尺度，*为卷积。
4. 根据权利要求2所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征是， 所述的滤波响应幅值
其中和Μ°分别为偶小 波与奇小波滤波器，*为卷积。
5. 根据权利要求2所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征是， 所述的相位叠合图
其中ε是一个非常接近于0的正数，用于保 证分母不为0。
6. 根据权利要求1所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征是， 所述的第二步包括以下步骤： 2. 1)将三通道的彩色图像转化为一个纯四元数矩阵P(X，y); 2. 2)构建一系列不同尺度的四元Gabor滤波器Gq ; 2.3)用四元Gabor滤波器
对P (x，y)进行卷积，得到
2. 4)利用
计算局部能量
2. 5)根据
计算尺度η下的四元Gabor滤波器响应幅值
2. 6)利用
和
计算四元相位叠合图QPC(x, y)。
7. 根据权利要求6所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征是，
(u，v)T，u，v为滤波器分别沿X，y方向的中心频率，m为窗内的波长个数，σ f对应于高斯包 所述的四元Gabor滤波器 其中u = ， 络的标准差；μ是一个纯四元数，表示滤波器的颜色方向。
8. 根据权利要求6所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征是， 所述的
，其中?为四元数卷积操作符。
9. 根据权利要求6所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征是， 所述的局部能量：
其中，操作算子Re (.)，I im (.)，Jim (.)，Kim (.)分别提取
的实部和三个虚部。
10. 根据权利要求6所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征是， 所述的滤波响应幅值
其中，操作算子Re (.)，I im (.)，Jim (.)，Kim (.)分别提取
的实部和三个虚部。
11. 根据权利要求6所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征是， 所述的四元相位叠合图
其中ε是一个非常接近于〇的正 数，用于保证分母不为0。
12. 根据权利要求1所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征是， 所述的第三步包括以下步骤： 3. 1)将同一幅图像的复数相位叠合图PC(x，y)与四元相位叠合图QPC(x，y)加权相加， 得到混合相位叠合图HPC(x, y)。
13. 根据权利要求12所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征 是，所述的混合相位叠合图HPC(X，y) = αXQPC(X，y) + (l-α)XPC(X，y)，其中α为权重。
14. 根据权利要求1所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征是， 所述的第四步包括以下步骤： 4. 1)对混合相位叠合图计算其分布直方图Hist (bins)，其中bins为直方图的统计级 数； 4. 2)依据Hist计算混合相位叠合图的直方图平均值Mean ; 4. 3)根据Mean计算图像的模糊系数Blur，数值范围为[0, 1]。
15. 根据权利要求14所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征 是，所述的混合相位叠合图的直方图平均值
其中H(l)为第1级的HPC 值，P(l)为第1级的直方图频率。
16. 根据权利要求14所述的基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征 是，所述的模糊系数Blur = 1-Mean。
【文档编号】G06T7/00GK104063864SQ201410298499
【公开日】2014年9月24日 申请日期:2014年6月26日 优先权日:2014年6月26日
【发明者】徐奕, 丰子灏, 杨小康 申请人:上海交通大学