圖像質(zhì)量評測方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種圖像質(zhì)量評測方法，還設(shè)及一種圖 像質(zhì)量評測系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 圖像數(shù)據(jù)在傳輸、通信、視頻發(fā)布、傳播、壓縮等過程中，經(jīng)過處理后的圖像與原始 圖像將有一定程度的失真，如何評測該些失真W及該些差異對圖像質(zhì)量的影響，是圖像質(zhì) 量評測的主要內(nèi)容。圖像質(zhì)量評測可W客觀地評價圖像質(zhì)量的好壞，反映圖像視覺性能的 優(yōu)劣，可為圖像處理軟、硬件系統(tǒng)、視頻處理系統(tǒng)等的研發(fā)提供重要的參考依據(jù)。因此，研究 有效的圖像質(zhì)量評測方法具有重要的理論價值和實際價值。
[0003] 為了評測圖像的質(zhì)量，提出了許多的圖像質(zhì)量評測方法。如峰值信噪比（Peak Si即altoNoiseRatio,PSNR)、信噪比（Si即altoNoiseRatio,SNR)W及均方誤差（Mean Squared化ror,MS巧等方法，該類方法直接對圖像的像素值進行處理，計算兩幅圖像之間 的差異，W此來評估圖像質(zhì)量的優(yōu)劣，實現(xiàn)簡單、高效，但是該類方法沒有考慮到人類的視 覺感知特性，圖像評測質(zhì)量較差。
[0004] 因此，基于人類的視覺感知特性，人們提出了一些新的方法來評測圖像質(zhì)量，其中 包括一種基于互信息的圖像質(zhì)量評測方法，該方法取得了符合人類主觀認識的評價結(jié)果。 但是該方法的缺點是僅僅利用了互信息刻畫圖像的統(tǒng)計相關(guān)性，沒有考慮到圖像的空間幾 何分布特性，僅基于互信息進行圖像質(zhì)量評測有其局限性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為了克服現(xiàn)有的基于互信息的圖像質(zhì)量評測方法的不足，本發(fā)明綜合考慮圖像的 統(tǒng)計特性W及圖像的空間幾何相關(guān)性，采用合適的數(shù)學(xué)模型來刻畫圖像的統(tǒng)計特性和空間 相關(guān)性，提供了一種圖像質(zhì)量評測方法及系統(tǒng)。
[0006] 根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種圖像質(zhì)量評測方法，其包括：
[0007] 輸入?yún)⒖紙D像和失真圖像；
[000引對所述參考圖像和所述失真圖像進行雙樹復(fù)小波變換分解，得到由第一參考低頻 子帶圖像和第一失真低頻子帶圖像構(gòu)成的第一低頻圖像組、由第二參考低頻子帶圖像和第 二失真低頻子帶圖像構(gòu)成的第二低頻圖像組、W及依次對應(yīng)六個分解方向的六個高頻圖像 組；其中，每個分解方向的高頻圖像組由該分解方向的參考高頻子帶圖像和該分解方向的 失真高頻子帶圖像構(gòu)成；
[0009] 依次對每個低頻圖像組，應(yīng)用復(fù)高斯尺度混合模型分別對構(gòu)成所述低頻圖像組的 圖像的復(fù)小波系數(shù)進行建模，并計算構(gòu)成所述低頻圖像組的圖像間的相似度，得到所述低 頻圖像組對應(yīng)的相似度；
[0010] 依次對每個高頻圖像組，應(yīng)用復(fù)高斯尺度混合模型分別對構(gòu)成所述高頻圖像組的 圖像的復(fù)小波系數(shù)進行建模，并計算構(gòu)成所述高頻圖像組的圖像間的相似度，得到所述高 頻圖像組對應(yīng)的相似度；
[0011] 根據(jù)所有低頻圖像組對應(yīng)的相似度和所有高頻圖像組對應(yīng)的相似度，確定圖像質(zhì) 量評測值。
[0012] 優(yōu)選的是，所述方法還包括；采用曲線擬合方式對所述圖像質(zhì)量評測值進行驗證， W衡量圖像質(zhì)量評測的主客觀一致性。
[0013] 優(yōu)選的是，依次對每個低頻圖像組，應(yīng)用復(fù)高斯尺度混合模型分別對構(gòu)成所述低 頻圖像組的圖像的復(fù)小波系數(shù)進行建模，并計算構(gòu)成所述低頻圖像組的圖像間的相似度， 得到所述低頻圖像組對應(yīng)的相似度，包括：
[0014] 依次對于每個由參考低頻子帶圖像和失真低頻子帶圖像構(gòu)成的低頻圖像組，應(yīng)用 復(fù)高斯尺度混合模型對所述參考低頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)和所述失真低頻子帶圖像的 復(fù)小波系數(shù)進行建模，并計算所述低頻圖像組基于互信息的視覺權(quán)重；
[0015] 分別提取所述參考低頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)的幅度、相位信息和所述失真低頻 子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)的幅度、相位信息，并結(jié)合所述低頻圖像組基于互信息的視覺權(quán)重 計算所述低頻圖像組對應(yīng)的相似度。
[0016] 優(yōu)選的是，依次對于每個由參考低頻子帶圖像和失真低頻子帶圖像構(gòu)成的低頻圖 像組，應(yīng)用復(fù)高斯尺度混合模型對所述參考低頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)和所述失真低頻子 帶圖像的復(fù)小波系數(shù)進行建模，并計算所述低頻圖像組基于互信息的視覺權(quán)重，包括：
[0017] 計算所述參考低頻子帶圖像與第一低頻感知圖像的第一低頻互信息，所述第一低 頻感知圖像由所述參考低頻子帶圖像經(jīng)信息傳輸后形成；
[0018] 計算所述失真低頻子帶圖像與第二低頻感知圖像的第二低頻互信息，所述第二低 頻感知圖像由所述失真低頻子帶圖像經(jīng)信息傳輸后形成；
[0019] 計算所述第一低頻感知圖像和所述第二低頻感知圖像的第=低頻互信息；
[0020] 根據(jù)所述第一低頻互信息、所述第二低頻互信息和所述第=低頻互信息，計算所 述低頻圖像組基于互信息的視覺權(quán)重。
[0021] 優(yōu)選的是，依次對每個高頻圖像組，應(yīng)用復(fù)高斯尺度混合模型分別對構(gòu)成所述高 頻圖像組的圖像的復(fù)小波系數(shù)進行建模，并計算構(gòu)成所述高頻圖像組的圖像間的相似度， 得到所述高頻圖像組對應(yīng)的相似度，包括：
[0022] 依次對于每個分解方向的高頻圖像組，應(yīng)用復(fù)高斯尺度混合模型對所述分解方向 的參考高頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)和所述分解方向的失真高頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)進 行建模，并計算所述分解方向的高頻圖像組基于互信息的視覺權(quán)重；
[0023] 分別提取所述分解方向的參考高頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)的幅度、相位信息和所 述分解方向的失真高頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)的幅度、相位信息，并結(jié)合所述分解方向的 高頻圖像組基于互信息的視覺權(quán)重計算所述分解方向的高頻圖像組對應(yīng)的相似度。
[0024] 優(yōu)選的是，依次對于每個分解方向的高頻圖像組，應(yīng)用復(fù)高斯尺度混合模型對所 述分解方向的參考高頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)和所述分解方向的失真高頻子帶圖像的復(fù) 小波系數(shù)進行建模，并計算所述分解方向的高頻圖像組基于互信息的視覺權(quán)重，包括：
[0025] 計算所述參考高頻子帶圖像與第一高頻感知圖像的第一高頻互信息，所述第一高 頻感知圖像由所述參考高頻子帶圖像經(jīng)信息傳輸后形成；
[0026] 計算所述失真高頻子帶圖像與第二高頻感知圖像的第二高頻互信息，所述第二高 頻感知圖像由所述失真高頻子帶圖像經(jīng)信息傳輸后形成；
[0027] 計算所述第一高頻感知圖像和所述第二高頻感知圖像的第=高頻互信息；
[002引根據(jù)所述第一高頻互信息、所述第二高頻互信息和所述第=高頻互信息，計算所 述高頻圖像組基于互信息的視覺權(quán)重。
[0029] 根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供了一種圖像質(zhì)量評測系統(tǒng)，其包括：
[0030] 圖像輸入模塊，設(shè)置為輸入?yún)⒖紙D像和失真圖像；
[0031] 雙樹復(fù)小波變換分解模塊，設(shè)置為對所述參考圖像和所述失真圖像進行雙樹復(fù)小 波變換分解，得到由第一參考低頻子帶圖像和第一失真低頻子帶圖像構(gòu)成的第一低頻圖像 組、由第二參考低頻子帶圖像和第二失真低頻子帶圖像構(gòu)成的第二低頻圖像組、W及依次 對應(yīng)六個分解方向的六個高頻圖像組；其中，每個分解方向的高頻圖像組由該分解方向的 參考高頻子帶圖像和該分解方向的失真高頻子帶圖像構(gòu)成；
[0032] 第一相似度計算模塊，設(shè)置為依次對每個低頻圖像組，應(yīng)用復(fù)高斯尺度混合模型 分別對構(gòu)成所述低頻圖像組的圖像的復(fù)小波系數(shù)進行建模，并計算構(gòu)成所述低頻圖像組的 圖像間的相似度，得到所述低頻圖像組對應(yīng)的相似度；
[0033] 第二相似度計算模塊，設(shè)置為依次對每個高頻圖像組，應(yīng)用復(fù)高斯尺度混合模型 分別對構(gòu)成所述高頻圖像組的圖像的復(fù)小波系數(shù)進行建模，并計算構(gòu)成所述高頻圖像組的 圖像間的相似度，得到所述高頻圖像組對應(yīng)的相似度；
[0034] 質(zhì)量評測模塊，設(shè)置為根據(jù)所有低頻圖像組對應(yīng)的相似度和所有高頻圖像組對應(yīng) 的相似度，確定圖像質(zhì)量評測值。
[0035] 優(yōu)選的是，所述系統(tǒng)還包括；驗證模塊，設(shè)置為采用曲線擬合方式對所述圖像質(zhì)量 評測值進行驗證，W衡量圖像質(zhì)量評測的主客觀一致性。
[0036] 優(yōu)選的是，所述第一相似度計算模塊包括：
[0037] 第一視覺權(quán)重計算單元，設(shè)置為依次對于每個由參考低頻子帶圖像和失真低頻子 帶圖像構(gòu)成的低頻圖像組，應(yīng)用復(fù)高斯尺度混合模型對所述參考低頻子帶圖像的復(fù)小波系 數(shù)和所述失真低頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)進行建模，并計算所述低頻圖像組基于互信息的 視覺權(quán)重；
[003引第一相似度計算單元，設(shè)置為分別提取所述參考低頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)的幅 度、相位信息和所述失真低頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)的幅度、相位信息，并結(jié)合所述低頻圖 像組基于互信息的視覺權(quán)重計算所述低頻圖像組對應(yīng)的相似度。
[0039] 優(yōu)選的是，所述第一視覺權(quán)重計算單元包括：
[0040] 第一低頻互信息計算子單元，設(shè)置為計算所述參考低頻子帶圖像與第一低頻感知 圖像的第一低頻互信息，所述第一低頻感知圖像由所述參考低頻子帶圖像經(jīng)信息傳輸后形 成；
[0041] 第二低頻互信息計算子單元，設(shè)置為計算所述失真低頻子帶圖像與第二低頻感知 圖像的第二低頻互信息，所述第二低頻感知圖像由所述失真低頻子帶圖像經(jīng)信息傳輸后形 成；
[0042] 第=低頻互信息計算子單元，設(shè)置為計算所述第一低頻感知圖像和所述第二低頻 感知圖像的第=低頻互信息；
[0043] 第一視覺權(quán)重計算子單元，設(shè)置為根據(jù)所述第一低頻互信息、所述第二低頻互信 息和所述第=低頻互信息，計算所述低頻圖像組基于互信息的視覺權(quán)重。
[0044] 優(yōu)選的是，所述第二相似度計算模塊包括：
[0045] 第二視覺權(quán)重計算單元，設(shè)置為依次對于每個分解方向的高頻圖像組，應(yīng)用復(fù)高 斯尺度混合模型對所述分解方向的參考高頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)和所述分解方向的失 真高頻子帶圖像的復(fù)小波系數(shù)進行建模，并計算所述分解方向的高頻圖像組基于互信息的 視覺權(quán)重；
[0046]第二相似度計算單元，設(shè)置為分別提取所述分解方向的參考高頻子帶圖像