二维光学刺激量的视觉感知质量的测量方法

1.本发明涉及心理物理学和计算机科学的交叉学科领域，具体的说是一种二 维光学刺激量的视觉感知质量的测量方法。


背景技术：

2.人类感觉是一种心理活动，要定量心理活动是困难的。测量物理量的心理 感觉量的方法，有weber_fechner对数方法，还有stevens等的幂函数方法。但 是人类感觉又是人类获得知识和对外界环境反应的途径。没有人类听觉就没有 声学，而就只有机械波。声波就是人类听觉系统可以感知的机械波的一部分。 同样，没有人类视觉，就没有光学，而就只有电磁波。光波就是人类视觉系统 可以感知的电磁波的一部分。人类的听觉和视觉成就了物理学中的两大部分： 声学和光学。
3.weber_fechner对数方法，还有stevens等的幂函数方法，都是描述一维刺 激量与感觉量之间的定量关系的方法，是借助一维物理刺激量来描述(一维) 感觉量的方法。影响比较大的是weber_fechner对数方法。如声学中的声强级和 响度级的公式就是weber_fechner的感觉定律公式。weber_fechner方法是描述 物理刺激量的强弱对应的心理感觉量的强弱的方法。
4.人类视觉对于客观世界的反映就是图像。人类视觉对二维刺激量(例如： 图像)的认知与评价可以作为衡量该二维刺激量的视觉质量的标准。二维刺激 量的核心特征是色度及其二维分布特征。分布特征是一维刺激量没有的特征。 因此对于二维刺激量的视觉感知主要不是量而是质量的高低或好坏的感知。因 此简而言之，对一维刺激量的感知是数量的大小的感知，对于二维刺激量的感 知主要是质量高低或好坏的感知。严格讲，二维刺激量没有量的大小可言，只 有平均量的大小可言，如平均亮度。现在还没有一种对二维刺激量的视觉感知 质量这样的心理物理量的测试技术存在，故提出一种对二维刺激量的视觉感知 质量的测试技术是非常必要的和及时的。


技术实现要素：

5.本发明提供了一种二维光学刺激量的视觉感知质量的测量方法，实现对心 理物理量的定量检测。这种方法的直接的应用就是图像(视觉)质量评价，这 不是一般生活中的好，更好，极好等模糊的概念的评价而是量化的评价，在图 像科学、产品质量和日常生活都有重要的应用。
6.为达到上述目的，本发明采用的具体技术方案如下：
7.一种二维光学刺激量的视觉感知质量的测量方法，其具体步骤为：
8.s1：任意选取一幅图像作为二维光学刺激量，并计算该二维光学刺激量的 平均亮度al；
9.s2：计算二维光学刺激量的视觉边界条件；
10.s3：根据二维光学刺激量的视觉边界条件，构建二维光学刺激量的视觉感 知质量
pq(al)的计算公式；
11.s4：根据步骤s3构建图像的视觉感知质量公式，结合极值法，计算得到对 称的高低端视觉可感知差异jnd所对应的最佳视觉感知质量图像对应的平均亮 度al
opt
的计算公式；
12.s5：根据步骤s4的内容，构建归一化的二维光学刺激量图像感知质量npq(al)的计算公式；
13.s6：构建图像的归一化视觉感知质量距离dnpq(al)的计算公式。
14.通过上述设计，可以达到以下目的：
15.(1)建立了一种物理量与心理量的量化关系，实现了对心理量的精确量化。具体 来说，建立了人类视觉对二维刺激量(图像)的反映的好坏程度(心理量)的 量化关系，在此基础上建立了对二维刺激量的感知质量的测量步骤。
16.(2)更为重要的是在图像科学中，用于评价图像质量，筛选出满意的图像。
17.(3)进一步用于评价图像增强方法的质量，筛选出更好的图像增强方法。该方法 无需人为参与，因此常称为机器视觉。该方法是自比较的，无需标准图像，因 此又称为无参考图像质量评价。
18.(4)实现图像的后(软)智能最佳化：将该方法配合适当的图像增强方法，可从 现有图像获得最佳质量图像。
19.(5)实现图像的前(硬)智能最佳化：该方法嵌入成像设备，可以达到智能最佳 化成像。
20.二维光学刺激量的感觉量pd与图像平均亮度al有如下关系：
21.pq(al)＝c*(al
‑
al
o
)*(al
e
‑
al)
22.式中，al表示平均亮度，c为色彩因子。pq(al)表示随al变化的感知质量pq。 al
e
计算如下：
23.al
e
＝255
‑
jnd
e
24.称为终末边界条件。al
o
计算如下：
25.al
o
＝jnd
o
26.称为起始边界条件。式中，jnd
o
和jnd
e
分别表示图像的亮度范围的起始和终末 端的jnd(即just noticeable difference：恰可感知差异，可简称觉差)，由实验 测得。在al
o
以下，在al
e
以上的平均亮度上，图像视觉感知质量为0。
27.由公式pq(al)＝c*(al
‑
al
o
)*(al
e
‑
al)可得，pq(al)在al
opt
时有 最大值，表示对应于最佳质量图像(image
opt
)。al
opt
计算如下：
28.al
opt
＝(al
e
+al
o
)/2
29.在al
o
＝0和al
e
＝255的边界条件下，al
opt
＝127.5。由公式pq(al)＝c* (al
‑
al
o
)*(al
e
‑
al)可得最佳质量图像的视觉感知质量为：
30.对于灰度图像存在：
31.pq
g
(al＝127.5)＝16256.2500
32.对于彩色图像存在：
33.pq
c
(al＝127.5)＝48768.7500
34.归一化视觉感知质量npg(al)定义如下：
35.npq(al)＝pq(al)/pq(al
opt
)
36.式中，c称为色彩因子。在物理学和建筑声学中，声强级和响度级本无单位(量 纲)，但被分别赋予贝尔(bell)和(phon)的单位。在这里我们赋予归一化 视觉感知质量npg(al)的单位为夸尔(qual)。任何对象的最佳质量图像的归一 化视觉感知质量为1qual(夸尔)。
37.具体的，进一步的技术方案是，所述二维光学刺激量的平均亮度al的计算 公式为：
[0038][0039]
其中，m和n分别表示二维光学刺激量x轴和y轴方向的像素数；red(x，y)、green(x,y)和blue(x,y)分别表示像素的红绿蓝三份量的色度值。
[0040]
再进一步的技术方案，所述二维光学刺激量视觉边界条件包括二维光学刺 激量视觉的低端边界值al
o
和二维光学刺激量视觉的高端边界值al
e
；
[0041]
在视觉里，有一个特殊的量jnd(just noticeable difference)，即视觉的恰可感 知差异(这里是恰可感知的平均亮度差异)。在视觉的0
‑
255的亮度范围内，有 一个低端的恰可感知差异jnd
o
，即是视觉的低端边界值al
o
。
[0042]
其中，上述二维光学刺激量低端边界值al
o
的计算公式为：
[0043]
al
o
＝jnd
o
[0044]
其中，jnd
o
表示二维光学刺激量的亮度范围的起始端的恰可感知差异jnd；
[0045]
若任意二维光学刺激量的平均亮度al低于al
o
，则二维光学刺激量的视觉感 知质量pg存在：
[0046]
pg(al≤al
o
)＝0；
[0047]
上述公式pg(al≤al
o
)＝0即为视觉感知的第一边界条件。
[0048]
在视觉的0
‑
255的亮度范围内，有一个高端的恰可感知差异jnd
e
，视觉的 高端边界值为al
e
。
[0049]
上述二维光学刺激量视觉的高端边界值al
e
的计算公式为：
[0050]
al
e
＝255
‑
jnd
e
；
[0051]
jnd
e
表示二维光学刺激量的亮度范围的高端(终末端)的可感知差异jnd；
[0052]
若任意二维光学刺激量的平均亮度al高于al
e
，则二维光学刺激量的视觉感 知质量pg存在：
[0053]
pg(al≥al
e
)＝0。
[0054]
上述公式pg(al≥al
e
)＝0即是视觉感知的第二边界条件。图像的边界条 件可由实验求得。
[0055]
再进一步的，所述二维光学刺激量的视觉感知质量pq(al)计算公式为：
[0056]
pq(al)＝c*(al
‑
al
o
)*(al
e
‑
al)；
[0057]
al为二维光学刺激量的平均亮度；al
o
为二维光学刺激量视觉的低端边界 值；al
e
为二维光学刺激量视觉的高端边界值，c为色彩因子。
[0058]
再进一步的，由上述pq(al)的表达式根据极值条件算得最佳视觉感知质量 图像
的平均亮度al
opt
的计算公式为：
[0059]
al
opt
＝(al
e
+al
o
)/2。
[0060]
对于任何对称的高低端视觉jnd，都可由al
opt
＝(al
e
+al
o
)/2算得： al
opt
＝127.5；
[0061]
al
opt
对应的图像是最佳质量图像。对于图像获取而言，可用调节照明和/ 或光圈大小以及曝光时间的方法而获得al
opt
，从而获得最佳质量图像。
[0062]
由于在不同的边界条件下，用视觉感知质量pq(al)的计算公式计算出的最 佳视觉质量图像的视觉感知质量值是不同的。为避免这种不稳定的情况发生， 可定义归一化的视觉感知质量算法，得到归一化的二维光学刺激量图像感知质 量公式。
[0063]
其中，上述归一化的二维光学刺激量图像感知质量npq(al)公式为：
[0064]
npq(al)＝pq(al)/pq(al
opt
)
[0065]
上式中npq(al)称为图像的归一化视觉感知质量，取值在[0,1]间。
[0066]
归一化视觉感知质量距离dnpq(al)表示任一图像的归一化视觉感知质量 与其对应的最佳视觉质量图像的归一化视觉感知质量之间的距离(差值)，其计算 公式为：
[0067]
dnpq(al)＝(npq(al
opt
)
‑
npq(al))；
[0068]
归一化视觉感知质量距离越小，表示该图像与对应的最佳视觉质量图像的 距离越近，因而其视觉感知质量越好。归一化视觉感知质量距离越大，表示该 图像与对应的最佳视觉质量图像的距离越远，因而其视觉感知质量越差。
[0069]
由公式npq(al)定义的归一化视觉感知质量和由公式dnpq(al)定义的归 一化视觉感知质量距离都是无量纲的量，在[0,1]间取值。比照bell(贝尔)，比 特(比特)等单位的定义方法，可给由公式npq(al)定义的归一化视觉感知质 量和由公式dnpq(al)定义的归一化视觉感知质量距离赋予单位，称为qual(夸 尔)。其按10进制缩小的单位有分夸尔(deci
‑
qual)，厘夸尔(centi
‑
qual)，毫夸 尔(milli
‑
qual)等等。视觉感知质量最好的图像的归一化视觉感知质量为1qual， 而归一化视觉感知质量距离为0qual。视觉感知质量最差的图像的归一化视觉感 知质量为0qual，而归一化视觉感知质量距离为1qual。
[0070]
本发明的有益效果：
[0071]
(1)建立了一种物理量与心理量的量化关系，实现了对心理量的精确量化。具体 来说，建立了人类视觉对二维刺激量(图像)的反映的好坏程度(心理量)的 量化关系，在此基础上建立了对二维刺激量的感知质量的测量步骤。
[0072]
(2)更为重要的是在图像科学中，用于评价图像质量，筛选出满意的图像。
[0073]
(3)进一步用于评价图像增强方法的质量，筛选出更好的图像增强方法。该方法 无需人为参与，因此常称为机器视觉。该方法是自比较的，无需标准图像，因 此又称为无参考图像质量评价。
[0074]
(4)实现图像的后(软)智能最佳化：将该方法配合适当的图像增强方法，可从 现有图像获得最佳视觉质量图像。
[0075]
(5)实现图像的前(硬)智能最佳化：该方法嵌入成像设备，可以达到智能最佳 化成像。
附图说明
[0076]
图1是本发明视觉感知质量的测量步骤流程图；
[0077]
图2是不同照度获取的office系列图像视觉感知质量随图像平均亮度变化 的系列图像；
[0078]
图3是不同照度获取的patio系列图像视觉感知质量随图像平均亮度变化的 系列图像。
具体实施方式
[0079]
下面结合附图对本发明的具体实施方式以及工作原理作进一步详细说明。
[0080]
一种二维光学刺激量的视觉感知质量的测量方法，从图1可以看出，具体 步骤为：
[0081]
s1：任意选取一幅图像作为二维光学刺激量，并计算该二维光学刺激量的 平均亮度al；
[0082]
所述二维光学刺激量的平均亮度al的计算公式为：
[0083][0084]
其中，m和n分别表示二维光学刺激量x轴和y轴方向的像素数；red(x，y)、 green(x,y)和blue(x,y)分别表示像素的红绿蓝三份量的色度值。
[0085]
s2：计算二维光学刺激量的视觉边界条件；
[0086]
所述二维光学刺激量视觉边界条件包括二维光学刺激量视觉的低端边界值 al
o
和二维光学刺激量视觉的高端边界值al
e
；
[0087]
所述二维光学刺激量低端边界值al
o
的计算公式为：
[0088]
al
o
＝jnd
o
[0089]
其中，jnd
o
表示二维光学刺激量的亮度范围的起始端的恰可感知差异jnd；
[0090]
若任意二维光学刺激量的平均亮度al低于al
o
，则二维光学刺激量的视觉感 知质量pg存在：
[0091]
pg(al≤al
o
)＝0；
[0092]
所述二维光学刺激量视觉的高端边界值al
e
的计算公式为：
[0093]
al
e
＝255
‑
jnd
e
；
[0094]
jnd
e
表示二维光学刺激量的亮度范围的终末端的可感知差异jnd；
[0095]
若任意二维光学刺激量的平均亮度al高于al
e
，则二维光学刺激量的视觉感 知质量pg存在：
[0096]
pg(al≥al
e
)＝0。
[0097]
s3：根据二维光学刺激量的视觉边界条件，构建二维光学刺激量的视觉感 知质量pq(al)的计算公式；
[0098]
所述二维光学刺激量的视觉感知质量pq(al)计算公式为：
[0099]
pq(al)＝c*(al
‑
al
o
)*(al
e
‑
al)
[0100]
al为二维光学刺激量的平均亮度；al
o
为二维光学刺激量视觉的低端边界 值；al
e
为二维光学刺激量视觉的高端边界值。
[0101]
在本实施例中，c为色彩因子。若为灰度图像，则c＝1；若为彩色图像，则 c＝3。这意味着，在平均亮度相同时，彩色图像的视觉质量更好。
[0102]
s4：根据步骤s3构建图像的视觉感知质量公式，结合极值法，计算得到对 称的高
低端视觉可感知差异jnd所对应的最佳视觉感知质量图像对应的平均亮 度al
opt
的计算公式：
[0103]
所述对称的高低端视觉可感知差异jnd所对应的最佳视觉感知质量图像对 应的平均亮度al
opt
的计算公式为：
[0104]
al
opt
＝(al
e
+al
o
)/2。
[0105]
s5：根据步骤s4的内容，构建归一化的二维光学刺激量图像感知质量 npq(al)的计算公式；
[0106]
所述归一化的二维光学刺激量图像感知质量npq(al)公式为：
[0107]
npq(al)＝pq(al)/pq(al
opt
)
[0108]
s6：构建图像的归一化视觉感知质量距离dnpq(al)的计算公式。
[0109]
所述归一化视觉感知质量距离dnpq(al)计算的计算公式为：
[0110]
dnpq(al)＝(npq(al
opt
)
‑
npq(al))
[0111]
第一实施例：用名为office(简称of物体)的物体的6幅不同照度下获得 的不同平均亮度的系列子图像，包括6幅不同照度的彩色图像和6幅不同照度 的灰度图像，详见图2。
[0112]
由于本发明涉及到图像的识别计算，在计算过程中需要对彩色图片进行演 示，则在附图中采用了彩色图片，若需要补正，请延后到实质审查阶段再做修 改。
[0113]
将上述6幅不同照度的图像作为二维光学刺激量，并采用上述步骤进行计 算演示，得到表1中所示的数据。结合表1可以看出，其视觉质量随平均亮度 的增加而先增后降，具有凸性特征。其平均亮度，视觉感知质量pq(al)，归一 化视觉感知质量npq(al)，归一化视觉感知质量距离dnpq(al)的量值分别列于 表1的2，3，4行。表中也列入了al
opt
的预测值及其视觉感知质量pq(al
opt
)， 归一化视觉感知质量npq(al
opt
)，归一化视觉感知质量距离dnpq(al
opt
)的量 值。
[0114]
表1不同的边界条件计算出的最佳质量图像对应的参数表
[0115][0116]
1、在jnd
o
＝jnd
e
＝0的0对称视觉感知边界条件下，见表1的note1子项 目，图2e)的视觉感知质量为0.9879qual，与最佳质量图像的视觉感知质量的 距离为0.0121qual。
[0117]
2、在jnd
o
＝jnd
e
＝5的5对称的视觉感知边界条件下，见表1的note2子项 目，图2e)的视觉感知质量为0.9869qual，与最佳质量图像的视觉感知质量的 距离为.0131qual。
[0118]
3、在非对称的视觉感知边界条件下(jnd
o
＝5，jnd
e
＝0)，见表1的note3子项 目，图2e)的视觉感知质量为0.9915qual，与最佳质量图像的视觉感知质量的 距离为0.0085qual。
[0119]
4、由表1的实例可知，pq(al)，npq(al)随图像平均亮度的变化，具有凸性特 征。
[0120]
5、由表1的实例可知，dnpq(al)随亮度的变化具有凹性特征。
[0121]
第二实施例：用名为patio(简称p物体)的物体，其6幅不同照度下获得 的不同平均亮度的系列子图像，包括6幅彩色图像和6幅灰度图像，系列子图 像作为二维刺激量，具体图像系列详见图3。
[0122]
结合表2可以看出，系列图像的视觉质量随平均亮度的增加而先增后降， 具有凸性特征。其平均亮度，视觉感知质量pq(al)，归一化视觉感知质量 npq(al)，归一化视觉感知质量距离dnpq(al)的量值分别列于表2的2，3，4 行。表中也列入了al
opt
的预测值及其视觉感知质量pq(al
opt
)，归一化视觉感 知质量npq(al
opt
)，归一化视觉感知质量距离dnpq(al
opt
)的量值。
[0123]
表2不同的边界条件计算出的最佳质量图像对应的参数表
[0124][0125]
应当指出的是，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上 述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改 性、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。