基于多分辨率dct邊緣梯度統(tǒng)計的無參照圖像模糊度評價方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電子信息學(xué)科學(xué)領(lǐng)域，特別涉及一種基于多分辨率DCT邊緣梯度統(tǒng)計 的無參照圖像模糊度評價方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 圖像模糊是圖像降質(zhì)的一種，圖像模糊度評價屬于特定降質(zhì)模型的圖像質(zhì)量評 價。準確檢測和估計圖像的模糊程度是很多圖像/視頻處理方法的基礎(chǔ)。
[0003] 圖像模糊類型可按其模糊原因分為散焦模糊、運動模糊等。其中圖像模糊度評價 方法是人眼主觀評價方法，即通過人眼主觀判斷和估計圖像的模糊程度；此種主觀評價方 法比較準確，這是因為圖像和視頻最終是面向人眼呈現(xiàn)的，人的主觀感受是最重要的依據(jù) 和評價準則。但是，人眼主觀評價的缺點是無法運用到需要實時的場合。很多應(yīng)用比如基 于圖像的自動聚焦、圖像壓縮編碼等都需要通過評價算法實現(xiàn)對圖像模糊度的估計。因此 研宄圖像模糊度客觀評價方法是有意義的。
[0004] 目前針對圖像模糊度評價主要有三類客觀評價方法。第一類是全參照的評價方 法，即需要以降質(zhì)之前的原圖像作為參照，對比降質(zhì)前后圖像進行模糊度評價。這類方法最 為精確，但在無法獲得原圖像情形下沒有意義；第二類是部分參照評價方法，即利用部分原 圖像的信息，一般通過比較原圖像與降質(zhì)圖像的特征信息進行評價。這類方法相對全參照 方法減少了對原圖像數(shù)據(jù)量的要求，評價相對而言比較可靠；第三類是無參照評價方法，即 不利用任何原圖像的信息，僅僅通過對降質(zhì)后的圖像分析進行評價。無參照評價方法應(yīng)用 范圍廣，具有重要的理論和應(yīng)用價值。
[0005] 當(dāng)前無參照圖像模糊度評價方法主要采用以下四種技術(shù)路線：第一種技術(shù)路線是 基于頻域（如傅里葉變換）能量頻譜的計算模型，其基本思想是模糊形成通?？煽醋鳛榈?通濾波作用結(jié)果，使得高頻能量被濾除掉了，這導(dǎo)致模糊圖像相對于正常圖像其能量頻譜 以一定的規(guī)律快速消減，因此采用分析能量頻譜可以對模糊度進行評測；第二種技術(shù)路線 是通過邊緣分析來確定模糊度值，其基本思想是圖像模糊會造成圖像中的細節(jié)變化比如邊 緣變寬或消失，因此通過分析邊緣的變化可以對模糊度進行估計。這類方法的缺點在于邊 緣檢測一般只能對包含具有較多文理內(nèi)容的圖像才有效果，這導(dǎo)致對弱紋理圖像評價往往 誤差較大；第三類技術(shù)路線是基于對圖像像素或頻域系數(shù)的統(tǒng)計，其基本思想是清晰圖像 的像素值通常會具有更大的統(tǒng)計方差或更高的信息熵，因此像素值或頻域系數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù) 能夠反映圖像模糊度的變化；第四種技術(shù)路線是基于局部梯度分析模型，其基本思想是圖 像的局部梯度值對模糊較敏感，梯度值的變化能夠反映出一定的圖像模糊變化。
[0006] 以上四類技術(shù)路線的共有的規(guī)律都是通過找到模糊引起的某種變化量，通過分析 變化量來評測模糊度值。然而這些"某種變化量"都是基于圖像本身內(nèi)容的絕對變化量，是 跟圖像內(nèi)容密切相關(guān)的。這些方法雖然能夠在許多場合具有較好的評價效果，但是往往會 受到圖像內(nèi)容的干擾導(dǎo)致得到較大誤差甚至完全錯誤的估計值。例如，對于一副包含豐富 邊緣而模糊度本身更大的圖像和一副邊緣較少而模糊度較低的圖像，采用基于邊緣分析的 評價方法經(jīng)常容易對前者得到更小的估計值而對后者則得到較大的估計值。當(dāng)前許多方法 都有類似的缺陷即無法獲得準確的絕對模糊度值。
[0007]當(dāng)然任何一個評價方法都無法對任意圖像的模糊度進行精準的評價，這類似于人 眼有時候也難以區(qū)分兩張圖像模糊度一樣。針對無參照評價方法的好壞評測，通常采用具 有主觀評價MOS(MeanOpinionScore)或DMOS(DifferenceMeanOpinionScore)數(shù)據(jù)的 圖像作為測試數(shù)據(jù)，通過對比評價值與MOS或DMOS值進行評估方法的好壞。如果某個方法 的對大量的測試數(shù)據(jù)集的評價值呈現(xiàn)出與人眼主觀評價數(shù)據(jù)值相一致的規(guī)律，則此種方法 被認定為評價效果好。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明的目的是針對上述已有技術(shù)的不足，提出一種能提高無參照模糊度客觀估 計的準確度和穩(wěn)定性，使得評價結(jié)果最大程度上與圖像內(nèi)容無關(guān)，而與人眼視覺主觀評價 密切一致的基于多分辨率DCT邊緣梯度統(tǒng)計的無參照圖像模糊度評價方法。
[0009] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：
[0010] 一種基于多分辨率DCT邊緣梯度統(tǒng)計的無參照圖像模糊度評價方法，包括以下步 驟：
[0011] 1)將待評價的目標圖像劃分為一個以上的8X8 ±夬，并將各個8X8塊進行DCT變 換，每個8X8塊經(jīng)DCT變換后得到一個包含64個DCT系數(shù)的8X8DCT矩陣；將各個8X8DCT 矩陣的64個DCT系數(shù)按照從左至右、從上至下的方式進行1?64的順序標號；其中將DCT 系數(shù)1劃分為第一子塊、將DCT系數(shù)2劃分為第二子塊、將DCT系數(shù)9劃分為第三子塊、將 DCT系數(shù)10劃分為第四子塊、將系數(shù)3、4、11、12 -并劃分為第五子塊，將系數(shù)17、18、25、 26-并劃分為第六子塊，將19、20、27、28-并劃分為第七子塊，將系數(shù)5、6、7、8、13、14、15、 16、21、22、23、24、29、30、31、32共16個系數(shù)一并劃分為第八子塊、將系數(shù)33、34、35、36、41、 42、43、44、49、50、51、52、57、58、59、60共16個系數(shù)一并劃分為第九子塊、將剩下的16個系 數(shù)一并劃分為第十子塊；
[0012] 2)將步驟1)中各個8X8DCT矩陣中相同位置的子塊按照相應(yīng)的位置順序組合到 一起，得到一幅與目標圖像的原圖像大小一致的包含三級分辨率的DCT變換圖；其中每一 級分辨率對應(yīng)三幅大小相同的DCT系數(shù)矩陣；
[0013] 3)對于每一級分辨率，將相對應(yīng)的三幅DCT系數(shù)矩陣中各個相同位置的系數(shù)值進 行平方求和，從而得到一副相同尺寸的能量圖；
[0014] 4)對每級分辨率得到的能量圖采用三個不同大小的窗口進行局部最大值提取，從 而得到二幅相同大小的邊緣圖；
[0015] 5)對每幅邊緣圖進行橫向或豎向的梯度計算，得到相對應(yīng)的邊緣梯度圖，并對各 邊緣梯度圖進行方差統(tǒng)計，得到每幅邊緣梯度圖的標準差Sl、S2和S3 ;
[0016] 6)計算得到模糊度值B為：B=lASl*aAS3+e)+S2*lV(S3+e));其中a為 0.8，b 為0. 2,e為正數(shù)。
[0017] 作為本發(fā)明的進一步改進，在步驟1)中，各個8X8塊進行DCT變換的具體過程 為：
[0018] Fc[g(x,y)] = {Duv (g(x,y))}
[0019] 其中系數(shù)Duv (g(x,y))對應(yīng)像素g(x,y)，具體定義如下：
[0020]
【主權(quán)項】
1. 一種基于多分辨率DCT邊緣梯度統(tǒng)計的無參照圖像模糊度評價方法，其特征在于， 包括以下步驟： 1) 將待評價的目標圖像劃分為一個以上的8X8 ±夬，并將各個8X8塊進行DCT變換，每 個8X8塊經(jīng)DCT變換后得到一個包含64個DCT系數(shù)的8X8DCT矩陣；將各個8X8DCT矩 陣的64個DCT系數(shù)按照從左至右、從上至下的方式進行1?64的順序標號；其中將DCT系 數(shù)1劃分為第一子塊、將DCT系數(shù)2劃分為第二子塊、將DCT系數(shù)9劃分為第三子塊、將DCT 系數(shù)10劃分為第四子塊、將系數(shù)3、4、11、12 -并劃分為第五子塊，將系數(shù)17、18、25、26 - 并劃分為第六子塊，將19、20、27、28-并劃分為第七子塊，將系數(shù)5、6、7、8、13、14、15、16、 21、22、23、24、29、30、31、32共16個系數(shù)一并劃分為第八子塊、將系數(shù)33、34、35、36、41、42、 43、44、49、50、51、52、57、58、59、60共16個系數(shù)一并劃分為第九子塊、將剩下的16個系數(shù)一 并劃分為第十子塊； 2) 將步驟1)中各個8X8DCT矩陣中相同位置的子塊按照相應(yīng)的位置順序組合到一起， 得到一幅與目標圖像的原圖像大小一致的包含三級分辨率的DCT變換圖；其中每一級分辨 率對應(yīng)三幅大小相同的DCT系數(shù)矩陣； 3) 對于每一級分辨率，將相對應(yīng)的三幅DCT系數(shù)矩陣中各個相同位置的系數(shù)值進行平 方求和，從而得到一副相同尺寸的能量圖； 4) 對每級分辨率得到的能量圖采用三個不同大小的窗口進行局部最大值提取，從而得 到三幅相同大小的邊緣圖； 5) 對每幅邊緣圖進行橫向或豎向的梯度計算，得到相對應(yīng)的邊緣梯度圖，并對各邊緣 梯度圖進行方差統(tǒng)計，得到每幅邊緣梯度圖的標準差Sl、S2和S3 ; 6) 計算得到模糊度值B為：B=lASl*aAS3+e)+S2*lV(S3+e));其中a為0.8,b為 0. 2,e為正數(shù)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多分辨率DCT邊緣梯度統(tǒng)計的無參照圖像模糊度評價方 法，其特征在于，在步驟1)中，各個8X8塊進行DCT變換的具體過程為： Fc[g(x,y)] = {Duv (g(x,y))} 其中系數(shù)Duv (g(x,y))對應(yīng)像素g(x,y)，具體定義如下：
其中Cuv是正交基函數(shù)，M=N= 8 : Cuv (x,y；M,N) =cu(x；M)cv(y；N) 其中：
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多分辨率DCT邊緣梯度統(tǒng)計的無參照圖像模糊度評價方 法，其特征在于，在步驟2)中，三級分辨率分別為第一級分辨率、第二級分辨率和第三級分 辨率，其中第一級分辨率為第二級分辨率的二倍，所述第一級分辨率為第三級分辨率的四 倍。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多分辨率DCT邊緣梯度統(tǒng)計的無參照圖像模糊度評價 方法，其特征在于，在步驟2)中，第一級分辨率由8X8DCT矩陣中的第八子塊、第九子塊和 第十子塊組成，第二分辨率由第五子塊、第六子塊和第七子塊組成，第三級分辨率由第二子 塊、第三子塊和第四子塊組成。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1至4中任意一項所述的基于多分辨率DCT邊緣梯度統(tǒng)計的無參照圖 像模糊度評價方法，其特征在于，步驟4)中，三個不同大小的窗口分別為第一級窗口、第二 級窗口和第三級窗口，所述第一級窗口的大小為第二級窗口大小的1/2,第一級窗口的大小 為第三級窗口大小的1/4。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于多分辨率DCT邊緣梯度統(tǒng)計的無參照圖像模糊度評價方 法，其特征在于，步驟6)中e為0. 000001。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多分辨率DCT邊緣梯度統(tǒng)計的無參照圖像模糊度評價方 法，其特征在于，步驟1)中所述目標圖像為灰色圖像。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于多分辨率DCT邊緣梯度統(tǒng)計的無參照圖像模糊度評價方法，包括以下步驟：1)將目標圖像劃分為一個以上的8×8塊并DCT變換；2)將各個8×8DCT矩陣中相同位置的子塊順序組合到一起，得到一幅包含三級分辨率的DCT變換圖；3)將相對應(yīng)的三幅DCT系數(shù)矩陣中各個相同位置的系數(shù)值進行平方求和，從而得到一副相同尺寸的能量圖；4)對每級分辨率得到的能量圖進行局部最大值提取，從而得到三幅相同大小的邊緣圖；5)對每幅邊緣圖進行梯度計算，得到邊緣梯度圖，并進行方差統(tǒng)計，得到每幅邊緣梯度圖的標準差S1、S2和S3；6)計算得到模糊度值B為：B＝1/(S1*a/(S3+e)+S2*b/(S3+e))。發(fā)明的方法能提高無參照模糊度客觀估計的準確度和穩(wěn)定性。
【IPC分類】G06T7-00
【公開號】CN104574424
【申請?zhí)枴緾N201510054586
【發(fā)明人】張政, 賴世銘, 徐瑋, 劉煜, 張茂軍
【申請人】中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【公開日】2015年4月29日
【申請日】2015年2月3日