基于EEG信号的图像质量评价方法与流程

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于eeg信号的图像质量评价方法。

背景技术：

随着显示技术的持续发展，现代社会的消费者对于显示技术的要求越来越高。以前只要能让图像动起来且有合适的颜色，那么即使是很小的模糊的crt屏也会看的津津有味。而现在不仅要求屏幕大、图像清晰、色彩丰富这些基本的东西，更多的消费者开始关心更深层次的东西。特别是随着健康舒适生活的理念越来越大众化，人们开始关注看图像的时候是否舒适、是否是自己最希望达到的图像质量。因此图像质量评价方面的研究也随之成为了显示技术研究的一个热点。

最早的图像质量研究重点是图像的色调间题，而后随着图像显示技术的发展，图像质量研究的重点逐步转移到图像细节或者空间结构。图像质量评判既包含了图像的逼真度，又包含了图像的可懂度。对自然图像而言，人们更关注逼真度，在潜意识中喜欢拿图像跟记忆中的情景作对比。图像的可懂度则表现为图像与观看者的某种特定目标的符合程度，比如美观、清晰、层次丰富和目标突出等方面。如果图像的逼真度高或可懂度高，都称为图像质量高。

图像质量的评价方法一般可分为主观和客观两种。主观质量评价的方法主要是基本被试者观看图像时候的主观感受的研究方法，以打分的形式为主。客观质量评价的方法则主要是基本所呈现图像的物理上可量化的参数，通过设计的算法等技术方法来评估图像的显示质量。主观图像质量评价的优点在于可以紧密且有效的结合被试的直接感受,从人出发的研究方向更为贴近真实的结论；而缺点是耗费大量的时间精力，且巨大的个体差异也导致很难得到一个普适的结论。客观图像质量评价的优点在于快速高效且节约成本，从某个角度讲测量的数据相较打分也更准确；其缺点就是剥离了人类的主观感受，有可能出现客观图像质量评价结果与实际体验大相径庭的情况。

针对上述图像质量评价方法的优缺点，业界提出了一种基于eeg信号的图像质量评价方法，以提高图像质量评价。其原理为：当人的大脑处于不同的工作状态时，脑细胞产生的生物电流也会发生相应的改变。现在很多研究表明可以通过这种改变来研究被试者的情绪、疲劳状态、健康状况等。由于其比较敏感且良好的客观性，脑电波正被日渐广泛的应用于科学研究的各个领域。现有的基于eeg信号的图像质量评价方法正是研究图像质量改变对脑电信号的影响，其反映的结果不仅是客观采集的而且是和主观感受紧密相关的,具有很高的研究价值。此该方法既能克服主观评价方法受实验参与者主观意愿影响过大的弊端,又能避免客观评价方法中容易出现的与主观感受差别巨大的情况。

技术实现要素：

针对现有技术中存在的人对图像质量的主观评价和客观评价相分离的问题，本发明实施例要解决的技术问题是提出一种能够克服主观意愿影响过大的、又考虑主观感受的基于eeg信号的图像质量评价方法。

为了解决上述问题，本发明实施例提出了一种基于eeg信号的图像质量评价方法，包括：

步骤a、分别针对参考图在色饱和度、白场亮度、清晰度变化，各自生成一个刺激图；

步骤b、向被测试者依次连续显示参考图和刺激图，并根据被测试者是否能区分出参考图与刺激图的区别，同时采集被测试者的脑电信号；其中刺激图为根据参考图对色饱和度、白场亮度、清晰度这三个参数进行改变以形成的；

步骤c、对采集到的被测试者的脑电信号过滤噪音，然后将参考图出现前预设时间段内的脑电信号作为基线，然后将被测试者看到刺激图后的脑电信号与基线进行对比以得到新的电位值；然后将其中幅值较高的伪迹剔除，按照零点一致将脑电信号进行幅值的直接叠加平均；最后剔除不必要的噪声进行数字滤波；

步骤d、提取上述得到的p300波的峰值和潜伏期数据，其中潜伏期被定义为从刺激出现到峰值出现的时间长度,单位一般为毫秒(ms)；

步骤e、分别针对参考图在色饱和度、白场亮度、清晰度变化生成的刺激图，获取在参数变化时的潜伏期和峰值的数据，获取每张刺激图对应的潜伏期的中位数以及峰值的中位数；然后以潜伏期和峰值的中位数为因变量，以为自变量分别拟合出关系方程式，得到每一刺激图的潜伏期和峰值的预测模型。

其中，步骤a具体包括：

步骤a1、改变图像的色饱和度cs，具体包括：将图像中的每个像素由xyz空间转换到lab空间，在转换到lch空间；然后将每个像素的c分量进行如下处理：co＝αcsci，其中co和ci分别是每个像素c的输出与输入值，αcs是相应的压缩因子，取不同的αcs值以达到色饱和度改变的目的；

步骤a2、改变图像的白场亮度wl，具体包括：将图像中的每个像素由xyz空间转换到xyy空间，在xyy空间对像素的y分量进行处理以调节图像的白场亮度wl，具体包括：对图像中每个像素的亮度分量y进行如下处理：yo＝αwlyi，其中yo和yi分别是每个像素y分量的输出与输入值，αwl是相应的压缩因子，取不同的的αwl值以达到白场亮度改变的目的；

步骤a3、利用高斯核函数对图像进行卷积改变图像的清晰度值，卷积使用的二维高斯核函数定义如下：其中c为常数，其值是该式乘积项积分和的倒数；为控制卷积函数对图像清晰度的影响值，通过取不同的σ值以达到改变图像清晰度的目的。

其中，向被测试者依次连续显示参考图和刺激图，并根据被测试者是否能区分出参考图与刺激图的区别，同时采集被测试者的脑电信号，具体包括：

在测试开始时先显示1000ms的黑底白十字图片以提醒被测试者开始测试并将被测试者的视线吸引到屏幕中央；然后依次连续显示参考图和刺激图，分别持续500ms且两张图连续显示，并要求被测试者判断两者是否有区别；测试完成后马上进入下一图集，即马上显示黑底白十字图片，然后显示另一参考图与刺激图。

其中，步骤c具体包括：

将采集到的脑电信号中明显的受电极移动和肌电影响的数据段剔除；通过现有的算法去除眼电干扰；然后将被测试者看到刺激图后的脑电信号与基线进行对比以得到新的电位值；然后将其中幅值较高的伪迹剔除；按照零点一致将脑电信号进行幅值的直接叠加平均；最后为了使波形光滑，剔除不必要的噪声，进行数字滤波。

其中，步骤d具体包括：

步骤d1、对于峰值特征提取的方法为面积测量法，即对一段时间窗口内的波幅进行时域积分得到包含的面积，再除以时间窗口的长度，得到所需的平均波幅；

步骤d2、对于潜伏期特征提取的方法为面积两分潜伏期测量法，即以能够将某个成分的波幅面积进行等分的时间点作为该成分的潜伏期。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：上述技术方案提出了一种基于eeg信号的图像质量评价方法。现有技术中客观评价和主观评价是相互割裂开的，导致各自的优缺点都非常明显。本发明实施例中奖主观评价与客观评价有机的集合在一起，可以取长补短，相比较现有的评价方法可以获取更好的评价结果。

附图说明

图1为本发明实施例提出的基于eeg信号的图像质量评价方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明实施例提出了一种基于eeg信号的图像质量评价方法，其流程如图1所示的，包括：

如图1所示，基于eeg信号的图像质量评价方法，包括以下步骤：

步骤1、在被测试者头部枕叶oz位置安放脑电图仪电极(即eeg电极)，一侧耳廓位置安放参考电极，另一侧耳廓位置安放接地电极；通过三个电极采集到信号通过差分放大器、模数转换器后得到被测试者的脑电信号，然后将脑电信号传输到控制设备进行存储；

步骤2、向被测试者依次连续显示参考图和刺激图，并根据被测试者是否能区分出参考图与刺激图的区别；其中刺激图为根据参考图对色饱和度、白场亮度、清晰度这三个参数进行改变以形成的；分别针对参考图在色饱和度、白场亮度、清晰度变化，各自生成一个刺激图；并针对每一刺激图都执行步骤3-步骤5的操作：

具体的，可以在测试开始时先显示1000ms的黑底白十字图片以提醒被测试者开始测试并将被测试者的视线吸引到屏幕中央；然后依次连续显示参考图和刺激图，分别持续500ms且两张图连续显示，并要求被测试者判断两者是否有区别。测试完成后马上进入下一图集，即马上显示黑底白十字图片，然后显示另一参考图与刺激图。其中采用的刺激图就是分别为色饱和度、白场亮度、细节层次感的参数值改变形成的图片。图像的色饱和度，白场亮度和细节层次感的图像属性参数值的改变过程具体包括：

步骤21、改变图像的色饱和度cs，具体包括：将图像中的每个像素由xyz空间转换到lab空间，在转换到lch空间；然后将每个像素的c分量进行如下处理：co＝αcsci，其中co和ci分别是每个像素c的输出与输入值，αcs是相应的压缩因子，取不同的αcs值以达到色饱和度改变的目的；

步骤22、改变图像的白场亮度wl，具体包括：将图像中的每个像素由xyz空间转换到xyy空间，在xyy空间对像素的y分量进行处理以调节图像的白场亮度wl，具体包括：对图像中每个像素的亮度分量y进行如下处理：yo＝αwlyi，其中yo和yi分别是每个像素y分量的输出与输入值，αwl是相应的压缩因子，取不同的的αwl值以达到白场亮度改变的目的；

步骤23、利用高斯核函数对图像进行卷积改变图像的清晰度值，卷积使用的二维高斯核函数定义如下：其中c为常数，其值是该式乘积项积分和的倒数；为控制卷积函数对图像清晰度的影响值，通过取不同的σ值以达到改变图像清晰度的目的；

步骤3、对采集到的被测试者的脑电信号过滤噪音，然后将参考图出现前预设时间段内的脑电信号作为基线，

具体的，对采集到的被测试者的脑电信号过滤噪音可以包括：将采集到的脑电信号中明显的受电极移动和肌电影响的数据段剔除；通过现有的算法去除眼电干扰。然后，举例来说，把脑电信号中基于刺激图出现的时间为0点，然后把刺激出现前600ms到出现后700ms的区域将整个数据划分成500个数据段。将[-600，-500]这一时间段作为基线；由于刺激图出现前的500ms出现的是参考图，而[-600，-500]这一段就是参考图出现前的100ms，此时现实的就是黑底白十字图片。然后将被测试者看到刺激图后的脑电信号与基线进行对比以得到新的电位值；然后将其中幅值较高的伪迹剔除(主要包括肌电伪迹等高频干扰以及高波幅的慢电位伪迹)；按照零点一致将脑电信号进行幅值的直接叠加平均；最后为了使波形光滑，剔除不必要的噪声，进行数字滤波。

步骤4、提取上述得到的p300波的峰值和潜伏期数据，其中潜伏期被定义为从刺激出现到峰值出现的时间长度,单位一般为毫秒(ms)；

其中，对于峰值特征提取的方法为面积测量法，即对一段时间窗口内的波幅进行时域积分得到包含的面积，再除以时间窗口的长度，得到所需的平均波幅；对于潜伏期特征提取的方法为面积两分潜伏期测量法，即以能够将某个成分的波幅面积进行等分的时间点作为该成分的潜伏期。

步骤5、分别针对参考图在色饱和度、白场亮度、清晰度变化生成的刺激图，获取在参数变化时的潜伏期和峰值的数据，获取每张刺激图对应的潜伏期的中位数以及峰值的中位数；然后以潜伏期和峰值的中位数为因变量，以为自变量分别拟合出关系方程式，得到每一刺激图的潜伏期和峰值的预测模型。

现有技术中客观评价和主观评价是相互割裂开的，导致各自的优缺点都非常明显。本发明实施例中奖主观评价与客观评价有机的集合在一起，可以取长补短，相比较现有的评价方法可以获取更好的评价结果。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。