一种考虑梯度方向差异的全参考图像质量评价方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像质量评价的技术领域，特别是涉及一种考虑梯度方向差异的全参 考图像质量评价方法。
【背景技术】
[0002] 图像质量评价在很多图像处理领域都有重要的应用。目前图像质量评价方法主要 分为主观评价与客观评价两类。主观评价是由一组人类观察者在一定的环境与设备条件 下，通过对失真图像进行主观评分，最后再通过统计的方法获得图像的质量指标。由于大多 数图像处理系统的最终接收者是人，因此主观评价最为准确；但是主观评价方法流程复杂， 耗时耗力，最为重要的是无法对图像质量进行实时的评价和监测，很难应用于图像处理系 统中指导参数调整。反之，客观评价首先提取图像特征并通过计算模型来得到质量指标，可 实现自动的质量评价，并易于应用到实时图像处理系统中。客观质量评价方法根据参考图 像的可用或利用情况大体上可分为三类，即全参考、减少参考及无参考质量评价。全参考质 量评价针对参考图像全部信息可用的情况；减少参考质量评价针对参考图像只有部分信息 或特征可用的情况；而无参考质量评价针对参考图像完全不可用的情况，如视频通信系统 中接收端的质量监测。
[0003] 目前全参考图像质量评价中应用最多的仍是均方误差（MSE)或峰值信噪比 (PSNR)。MSE或PSNR通过统计参考图像与失真图像在每一像素位置上平均意义的亮度平均 误差，计算简单，且具有明确的物理意义，但没有考虑人类视觉系统（HVS)对图像质量的感 知特性，与人眼主观评价不完全一致。之后有学者对HVS特性进行建模，尝试用数学模型反 映HVS对图像的感知特性，并对图像进行频域分解，通过测量视觉误差得到整体评价质量。 这类基于HVS的质量评价方法效果较好，但由于目前对HVS完整机理研宄还不够完全，这类 方法还存在诸多限制，而且计算复杂度通常较高，限制了其实际应用。
[0004] 为了在质量评价性能与计算复杂度之间达到较好平衡，有学者尝试通过提取人眼 敏感的图像低层特征，并通过比较参考图像与失真图像的低层特征的差异程度来评价图像 质量。由于边界或梯度信息是图像重要的低层特征，也是人眼理解图像内容的重要依据，因 此常作为图像质量评价的特征。但目前评价算法大多仅利用了梯度的强度信息，很少考虑 梯度方向信息的差异，而失真会同时使梯度的强度和方向发生变化。而本发明能够很好地 解决上面的问题。
【发明内容】
[0005] 本发明目的在于提供一种考虑梯度方向差异的全参考图像质量评价方法，该方法 在进行图像质量评价时，不仅利用了梯度强度信息的差异，而且也有效地利用了梯度方向 信息的差异，因此具有更好的质量评价性能，而且该方法计算简单，复杂度很低，适合大批 量的自动图像质量评价。
[0006] 方法流程：
[0007] 步骤1 :输入参考图像与待评价的失真图像；
[0008] 步骤2 :将参考图像与失真图像进行灰度化处理，只保留亮度信息进行后续的图 像质量分析，舍去彩色信息；
[0009] 步骤3 :对参考图像与失真图像的亮度分量进行2维平均低通滤波，2维平均低通 滤波器定义如下：
[0010]
【主权项】
1. 一种考虑梯度方向差异的全参考图像质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1:输入参考图像与失真图像； 步骤2 :将参考图像与失真图像进行灰度化处理，只保留亮度信息进行后续的图像质 量分析，舍去彩色信息； 步骤3 :对参考图像与失真图像的亮度分量进行2维平均低通滤波，2维平均低通滤波 器定义如下：
对低通滤波后的图像宽度与高度都进行1/2的空间下采样，得到宽高均为原图像尺寸 一半的对应参考图像R与对应失真图像D; 步骤4 :对上述步骤3得到的下采样后的参考图像R与失真图像D使用Prewitt梯度算 子计算每一像素位置在水平、垂直、主对角线、次对角线共四个方向上的梯度强度，Prewitt 梯度算子在水平、垂直、主对角线、次对角线四个方向上的卷积核定义如下：
设参考图像与失真图像经Prewitt梯度算子卷积后得到的四个方向的梯度强度图分 别表示为Rh、Rv、Rd、Rs以及Dh、Dv、Dd、Ds，即有如下定义；
其中?表示二维卷积操作； 步骤5:计算参考图像与失真图像每一像素位置分别在四个方向上的梯度差异，计算 公式如下：
其中巧人/te!/?,e彳/;，^/，4 '分别表示参考图像R与失真图像D在某个方 向上像素位置为（i，j)的梯度强度，则表示参考图像R与失真图像D在某 个特定方向上像素位置为（i，j)的梯度强度差异； 步骤6 :统计参考图像R与失真图像D每一像素位置在四个方向上梯度强度差异的最 大值，公式如下：
步骤7 :通过计算参考图像R与失真图像D所有像素位置梯度强度差异最大值的算术 平均来评价整体图像质量，计算公式如下：
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2. 根据权利要求1所述的一种考虑梯度方向差异的全参考图像质量评价方法，其特征 在于，所述方法的步骤4使用Prewitt梯度算子分别计算参考图像与失真图像在水平、垂 直、主对角线、次对角线四个方向的梯度强度图，相比之前图像质量评价时的梯度信息提取 的主要改进是：考虑到真实图像内容或边界的复杂性，提取了四个方向的梯度强度信息，而 之前大多数质量评价方法只计算水平与垂直两个方向的梯度。
3. 根据权利要求1所述的一种考虑梯度方向差异的全参考图像质量评价方法，其特征 在于，所述方法的步骤5计算参考图像与失真图像每一像素位置分别在水平、垂直、主对角 线、次对角线四个方向上的梯度强度差异，相比大多数已有模型的改进在于：对参考图像与 失真图像每一位置像素分别比较了四个方向上的梯度强度差异，更多地利用了梯度方向信 息。
4. 根据权利要求1所述的一种考虑梯度方向差异的全参考图像质量评价方法，其特征 在于，所述方法的步骤6统计参考图像R与失真图像D每一像素位置在四个方向上梯度强 度差异的最大值。
5. 根据权利要求1所述的一种考虑梯度方向差异的全参考图像质量评价方法，其特征 在于，所述方法的步骤7通过计算所有像素位置梯度强度差异最大值的算术平均来评价整 体图像质量；相比大多数已有模型的改进在于：不仅利用了梯度强度信息，也有效利用了 梯度方向信息进行全参考的图像质量评价，评价效果更好。
6. 根据权利要求1所述的一种考虑梯度方向差异的全参考图像质量评价方法，其特征 在于，所述方法应用于图像质量评价。
【专利摘要】本发明公开了一种考虑梯度方向差异的全参考图像质量评价方法，该方法首先对参考图像与失真图像进行灰度化处理得到亮度分量，舍去彩色信息；对亮度分量进行2维平均低通滤波，宽高都进行1/2的空间下采样，得到宽高均为原图像尺寸一半的对应图像；使用Prewitt梯度算子计算下采样后的参考图像与失真图像每一像素位置在水平、垂直、主对角线、次对角线共四个方向上的梯度强度；计算每一像素位置上参考图像与失真图像在四个方向上的梯度强度差异，并统计得到每一像素位置四个方向上梯度强度差异的最大值；最后利用所有像素位置梯度强度差异最大值的统计平均来评价整体图像质量。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104574363
【申请号】CN201410766714
【发明人】崔子冠, 干宗良, 唐贵进, 刘峰, 朱秀昌
【申请人】南京邮电大学
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2014年12月12日