专利名称：基于小波变换多分辨率预测的无参考图像质量评价方法
技术领域：
本发明涉及一种基于小波变换多分辨率预测的无参考图像质量评价方法，属于图像处理技术领域。
背景技术：
图像处理技术许多方面，例如压缩、传输、增强、存储、水印等等，都需要图像质量评价，因此对图像质量评价方法的研究非常有价值。评价图像质量的方法有主观方法和客观方法两大类，在大多数情况下，人是图像视觉信息的最终接受者，故利用主观实验来评价图像质量是最准确和最有效的方法。然而在实际中，主观方法需要实验的数据量非常大，且不易于嵌入到自动化系统中，目前研究的重点是客观图像质量评价方法。该方法力求与主观实验方法的结果取得一致，从而能够利用计算机自动地评价图像质量。客观评价方法根据对原始图像的参考程度分为3类全参考型、部分参考型和无参考型。全参考和部分参考型需要参考图像或者参考图像的部分特征，而在许多实际应用中，参考图像或其部分特征是很难或无法得到的，这时就必须要真正的无参考图像质量评价方法。目前在文献报道中，大多无参考图像质量评价方法都是假设知道某种失真类型， 然后根据失真的效果，求出失真强度。例如，左博新等针对模糊失真，提出了一种基于边缘检测的无参考模糊图像评价模型“左博新，明德烈，敖争光，郑文娟，基于图像结构的无参考模糊图像及其复原图像质量评价方法，地理信息世界，2008，vol. 2，No. 1，pp. 13-20”。 该方法通过测量梯度图像的梯度边缘信息，来评价模糊退化图像和带有模糊效应的复原图像。王正友等针对噪声失真，提出了一种基于掩盖效应的无参考图像质量评估方法“王正友，肖文，基于掩盖效应的无参考数字图像质量评价，计算机应用，2006，vol. 26，No. 12， PP. 2838-2840该方法首先对Hosaka分块进行了改进，取消了该方法对图像尺寸的限制； 通过分块，将图像以不同的频率成分区分开来，然后计算各个子块的噪声；根据图像的污染程度，提出了基于掩盖效应的无参考图像峰值信噪比NPSNR。殷晓丽等针对JPEG压缩失真， 提出了一种基于半脆弱性数字水印算法的无参考图像质量评价方法“殷晓丽，方向忠，翟广涛，一种JPEG图片的无参考图像质量评价方法，计算机工程与应用，2006，18，pp. 79-81”。 Rania Hassen等提出一种基于局部相位一致测量的无参考图像锐化测度(LPCM) "R. Hassen, Z. Wang and Μ. Salama, No-reference image sharpness assessment based on local phase coherence measurement, in Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech & Signal Processing,Mar. 2010. ”该方法利用可操控的金字塔小波分解图像，得到局部相位一致图像，最后通过加权平均局部相位一致图作为最终的图像锐化测度。上述方法都是已知失真类型，且只针对一种失真类型。另一种目前文献报道较好的方法是基于Contourlet域统计模型的无参考型质量评价方法“曾凯，无参考型自然图像质量评价算法研究，西安电子科技大学硕士学位论文， 2009，pp. 21-32”。该方法利用Contourlet变换系数间非线性依赖性的变化来度量图像质量。论文作者给出了该方法用于JPEG2000压缩、JPEG压缩、白噪声、高斯模糊和!^stfading 五种失真类型的实验结果，相对其它只能应用于一种或两种失真类型的评价方法已有较大提高，但该方法在JPEG和白噪声失真上效果非常差，实际上只能算是可应用于三种失真类型(JPEG2000压缩、高斯模糊和Fastfading)，为此发展更好更可靠的无参考图像质量评价方法就显得更有价值。
发明内容
现有无参考图像质量评价方法要么已知失真类型，要么仅适用于有限的失真类型，且与主观评价方法一致性有限，本发明的目的是为了克服这一局限，提出一种针对多种失真类型有效的基于小波变换多分辨率预测的无参考图像质量测度，实现可靠的无参考图像质量评价。按照本发明提供的技术方案，所述基于小波变换多分辨率预测的无参考图像质量评价方法，根据失真在不同分辨率下引起视觉敏感系数的不同，同时结合自然场景统计 (NSS)模型和小波多尺度变换子带能量在对数域的线性分布规律，利用失真条件下变化缓慢的高尺度子带能量预测理想图像的低尺度子带能量，然后通过预测值和实际值之间的差异来评价失真图像质量，同时对一些不适用失真类型进行能量补偿。具体过程如下(1)选取幅高质量的理想图像，对这些理想图像进行小波变换，然后分别计算小波变换各尺度各方向的平均能量MEs,。
权利要求
1.基于小波变换多分辨率预测的无参考图像质量评价方法，其特征是根据小波多尺度变换子带能量在对数域的线性分布规律，利用失真条件下变化缓慢的高尺度子带能量预测理想图像的低尺度子带能量，然后通过预测值和实际值之间的差异来评价失真图像质量， 过程如下(1)选取幅高质量的理想图像，对这些理想图像进行小波变换，然后分别计算小波变换各尺度各方向的平均能量MEs,。
全文摘要
本发明公开一种基于小波变换多分辨率预测的无参考图像质量评价方法。其步骤包括(1)选取理想图像，计算小波变换后各尺度各方向的平均能量；(2)利用各尺度能量特征之间的近似线性关系，建立预测模型；(3)根据预测模型，利用失真图像的高尺度子带平均能量去预测理想图像低尺度的子带平均能量；(4)适当调整失真很严重图像所预测的平均能量；(5)补偿噪声失真图像的能量；(6)补偿JPEG失真类型图像的能量；(7)结合人类视觉系统特性，构建无参考图像质量评价尺度。本发明无需主观得分训练，与主观评价高度一致，能够适用于多种失真类型，可用于对图像视频处理方法有效性进行检测。
文档编号H04N7/32GK102572499SQ20101057520
公开日2012年7月11日 申请日期2010年12月7日 优先权日2010年12月7日
发明者吉训生, 吴小俊, 周丽明, 李朝锋, 桑庆兵, 金波 申请人:江南大学