专利名称：一种图像质量检测方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及多媒体技术领域，具体而言，涉及一种图像质量检测方法及装置。
背景技术：
图像在传输的过程中，在经过多媒体设备之后，因为图像编解码操作以及图像处理操作(例如图像去噪处理、图像加强处理等)，得到的图像与原图像之间存在着差别，使得得到的图像质量较源图像会出现下降，而且在整体或者局部可能出现花屏、黑屏，以及色变等问题。因此，在多媒体数据传输过程中，需要准确监控到视频流中图像的质量，包括整体图像的质量以及局部图像的质量，从而以供评估多媒体设备的质量。现有的图像质量检测装置，大都只评价整体图像的质量，对于图像局部细节，如颜色失真、花屏等，关心较少。例如，公开号为CN1885947的中国专利公开了一种基于数字水印的多媒体视频通信客观质量评价方法，在该专利文献中，涉及了多媒体视频和静止图像通信客观质量评价方法，使得在保证多媒体视频数据本身质量不受明显影响的前提下，通过数字水印的嵌入和提取，客观反映和评价多媒体视频通信质量。该专利文献中，将多媒体视频数据每帧均勻分块然后逐块嵌入水印数据来实现完全均勻的水印分布；将多媒体视频数据多帧分组，并将水印均勻等间隔地嵌入到每组的部分帧中以进一步减少水印对数据的影响；将水印信息直接均勻嵌入到多媒体原始视频数据的空间域中；用恢复水印与原始水印对比的正确率来线性拟合多媒体视频数据的PSNR(Peak Signalto Noise Ratio，峰值信噪比)，作为多媒体视频通信质量的评价标准；通过在水印提取后对视频图像进行平滑滤波等后处理，来消除水印对多媒体视频数据质量的影响。然而，上述专利文献是简单的采用PSNR算法，仅能对图像的整体质量进行检测， 而无法检测到图像的局部质量问题。例如图像局部的颜色失真、花屏等。现实中，在图像的整体质量不错的情况下，而局部可能出现花屏、色变、蓝屏等质量问题。所以仅从整体上评价图像的质量，不能客观的反应图像真实的质量，从而在图像质量检测过程中漏检掉一些局部出项问题的图像。
发明内容
本发明的目的在于提供一种图像质量检测方法及装置，该发明易实现，并且对于图像质量的误检率较低，不仅可以整体评价图像的质量，而且能够反应图像的局部质量和细节，可以客观实时的评价图像的质量。为了达到本发明的目的，本发明采用以下技术方案一种图像质量检测方法，包括A、将原始图像嵌入识别标识后输送至对象多媒体设备；B、对从所述对象多媒体设备获取的图像依据所述识别标志获取与原始图像对应的处理图像；C、将所述原始图像与处理图像一致的分成多个图像块，并计算原始图像与处理图像所述多个图像块的峰值信噪比；D、将所述多个图像块的峰值信噪比相加，获取用以评价处理图像整体质量的第一评价元素；E、将所述多个图像块的峰值信噪比按降序排序，对排名靠后的原始图像与处理图像的图像块分别进行边缘检测处理，并依据边缘检测的结果，对原始图像与处理图像进行相关度运算，并依据所述相关度运算的结果获取用以评价处理图像整体质量的第二评价元素；F、根据所述第一评价元素以及第二评价元素评估处理图像质量。优选地，在所述步骤F中，还根据峰值信噪比排名靠后的图像块在原始图像或处理图像中的位置以及其相应的峰值信噪比评估处理图像质量。优选地，在所述步骤C中，依照如下数学式计算原始图像与处理图像所述多个图像块的峰值信噪比PSNR
权利要求
1.一种图像质量检测方法，其特征在于，包括A、将原始图像嵌入识别标识后输送至对象多媒体设备；B、对从所述对象多媒体设备获取的图像依据所述识别标志获取与原始图像对应的处理图像；C、将所述原始图像与处理图像一致的分成多个图像块，并计算原始图像与处理图像所述多个图像块的峰值信噪比；D、将所述多个图像块的峰值信噪比相加，获取用以评价处理图像整体质量的第一评价元素；E、将所述多个图像块的峰值信噪比按降序排序，对排名靠后的原始图像与处理图像的图像块分别进行边缘检测处理，并依据边缘检测的结果，对原始图像与处理图像进行相关度运算，并依据所述相关度运算的结果获取用以评价处理图像整体质量的第二评价元素；F、根据所述第一评价元素以及第二评价元素评估处理图像质量。
2.如权利要求1所述的图像质量检测方法，其特征在于，在所述步骤F中，还根据峰值信噪比排名靠后的图像块在原始图像或处理图像中的位置以及其相应的峰值信噪比评估处理图像质量。
3.如权利要求1所述的图像质量检测方法，其特征在于，在所述步骤C中，依照如下数学式计算原始图像与处理图像所述多个图像块的峰值信噪比PSNR
4.如权利要求1所述的图像质量检测方法，其特征在于，在所述步骤E中，所述边缘检测处理算法采用carmy边缘检测算法、sobel边缘检测算法、robert边缘检测算法、prewite 边缘检测算法、kirsch边缘检测算法。
5.如权利要求1所述的图像质量检测方法，其特征在于，在所述步骤A中，所述识别标识为校正条纹。
6.如权利要求5所述的图像质量检测方法，其特征在于，在原始图像对应的位置嵌入所述校正条纹之前，先在所述位置嵌入用于增强校正条纹识别率的底色。
7.一种图像质量检测装置，其特征在于，包括识别标识嵌入模块，用于将获得的原始图像嵌入识别标识后，输送至对象多媒体设备；图像接收模块，用于对从所述对象多媒体设备获取的图像依据所述识别标志获取与原始图像对应的处理图像；图像检测模块，用于将所述原始图像与处理图像一致的分成多个图像块，并计算原始图像与处理图像所述多个图像块的峰值信噪比；用于将所述多个图像块的峰值信噪比相加，获取用以评价处理图像整体质量的第一评价元素；用于将所述多个图像块的峰值信噪比按降序排序，对排名靠后的原始图像与处理图像的图像块分别进行边缘检测处理，并依据边缘检测的结果，对原始图像与处理图像进行相关度运算，并依据所述相关度运算的结果获取用以评价处理图像整体质量的第二评价元素；用于根据所述第一评价元素以及第二评价元素评估处理图像质量。
8.如权利要求7所述的图像质量检测装置，其特征在于，所述图像检测模块还根据峰值信噪比排名靠后的图像块在原始图像或处理图像中的位置以及其相应的峰值信噪比评估处理图像质量。
9.如权利要求7所述的图像质量检测装置，其特征在于，所述图像检测模块依照如下数学式计算原始图像与处理图像所述多个图像块的峰值信噪比PSNR nOAm 1A , (255x255^其中，ι w-1 n-\2MSE = 一XX (I(ij)-K(ij))；mx^ i=0 j=0其中，m为图像块高度，η图像块宽度，I(i, j)为原始图像中图像块所处位置坐标(I， j)处像素值，K(i，j)为处理图像中图像块所处位置坐标(I，j)处像素值。
10.如权利要求7所述的图像质量检测装置，其特征在于，所述边缘检测处理算法采用 canny边缘检测算法、sobel边缘检测算法、robert边缘检测算法、prewite边缘检测算法、 kirsch边缘检测算法。
11.如权利要求7所述的图像质量检测装置，其特征在于，识别标识嵌入模块对获得的原始图像嵌入的识别标识为校正条纹。
12.如权利要求11所述的图像质量检测装置，其特征在于，在识别标识嵌入模块在原始图像对应的位置嵌入所述校正条纹之前，先在所述位置嵌入用于增强校正条纹识别率的底色。
全文摘要
本发明公开了一种图像质量检测方法及装置，本发明对于图像质量的误检率低，不仅可以检测整体图像的质量，而且能够检测到图像局部的质量，并且对于一些可疑的图像部位，进行进一步的细节检测，包括边缘的提取和边缘的相关度运算，从而能够提供更多、更客观的信息给应用来判断图像的质量，提高了图像质量判断的准确性。
文档编号H04N17/00GK102378041SQ20111032776
公开日2012年3月14日 申请日期2011年10月25日 优先权日2011年10月25日
发明者李青 申请人:中兴通讯股份有限公司