基于改進(jìn)結(jié)構(gòu)相似度的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，涉及一種圖像質(zhì)量評價方法，尤其是涉及一種基于改 進(jìn)結(jié)構(gòu)相似度的立體圖像客觀質(zhì)量評價方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著多媒體技術(shù)的蓬勃發(fā)展，立體圖像技術(shù)應(yīng)運而生。然而，目前尚未有一套完整 的立體圖像質(zhì)量客觀評價體系對失真的立體圖像的好壞進(jìn)行評價，對立體圖像質(zhì)量的評價 尚存在很大的局限性。
[0003] 目前，對立體圖像的評價包括主觀評價和客觀評價。前者依靠觀察者的主觀感覺， 但評價的結(jié)論受觀察者自身因素影響較大，且費時費力；后者常根據(jù)某些特定的指標(biāo)來判 斷，不需要人為參與，效率較高。因此，尋求一種符合人眼視覺特性的立體圖像客觀評價方 法是十分必要的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明旨在解決傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)相似度評價方法（structuralsimilarityindex measurement，SSIM)在立體圖像質(zhì)量評價方面的缺陷，提供一種基于改進(jìn)結(jié)構(gòu)相似度的立 體圖像質(zhì)量評價方法，將結(jié)構(gòu)信息引入頻域，結(jié)合圖像的紋理特征和圖像空間位置信息，對 立體圖像質(zhì)量做出全面、準(zhǔn)確的綜合評價。
[0005] 本發(fā)明是通過下述技術(shù)方案實現(xiàn)的：
[0006] -種基于改進(jìn)結(jié)構(gòu)相似度的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法，該方法的第一步至第四 步建立計算某失真圖像的平均結(jié)構(gòu)相似度的方法：
[0007] 第一步：計算頻域結(jié)構(gòu)相似度指標(biāo)：
[0008] (1)將參考圖像和失真圖像分別分成8X8子塊，計算每個圖像塊空間域亮度信息 l(Xi，yi)和對比度信息c(Xi，yi)，其中，（Xi，yi)參考圖像和失真圖像的圖像塊，i為圖像塊 編號；
[0009] (2)對每個圖像塊進(jìn)行離散余弦變換，按照如下公式計算頻域結(jié)構(gòu)信息sf(Xi，yi)， 并使用歸一化標(biāo)準(zhǔn)量化矩陣對結(jié)構(gòu)信息加權(quán)
【主權(quán)項】
1. 一種基于改進(jìn)結(jié)構(gòu)相似度的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法，該方法的第一步至第四步 建立計算某失真圖像的平均結(jié)構(gòu)相似度的方法： 第一步；計算頻域結(jié)構(gòu)相似度指標(biāo)： (1) 將參考圖像和失真圖像分別分成8X8子塊，計算每個圖像塊空間域亮度信息 和對比度信息c(Xi，yi)，其中，（Xi，yi)參考圖像和失真圖像的圖像塊，i為圖像塊 編號； (2) 對每個圖像塊進(jìn)行離散余弦變換，按照如下公式計算頻域結(jié)構(gòu)信息Sf(X。yi)，并使 用歸一化標(biāo)準(zhǔn)量化矩陣對結(jié)構(gòu)信息加權(quán)：
庚中，〇h、〇Dy、〇Du分 別為參考圖像的第i個圖像塊X的方差、失真圖像的第i個圖像塊y的方差W及X、y的協(xié) 方差，C3為防止分母為零的小常數(shù)； 0)按照如下公式將圖像塊空間域亮度信息l(Xi，yi)和對比度信息c(Xi，yi)和頻 域結(jié)構(gòu)信息Sf(Xi，yi)結(jié)合，計算頻域結(jié)構(gòu)相似度指標(biāo)SSIMmad(Xi，yi) ;SSIMmad(Xi，yi)= [1 (Xi,Yi)]。[c(x。Yi)]e[Sf(X。Yi)] 丫，其中，曰、0、丫 為權(quán)重參數(shù)； 第二步：計算紋理信息系數(shù)與： (1) 使用圖像二階矩表征圖像平滑度，將其歸一化，在每個失真圖像的8X8圖像塊內(nèi) 按下式計算得到平滑度因子：
其中0 2為圖像塊二階矩，L為圖像最 大灰度級； (2) 使用灰度共生矩陣的能量表征圖像相對位置因子； (3) 使用平方平均法整合失真圖像的平滑度因子與像素相對位置因子，得到失真圖像 各8X8圖像塊的紋理信息系數(shù)為； 第=步；使用空間位置因素對圖像區(qū)域進(jìn)行加權(quán)；考慮人眼感興趣的圖像中央?yún)^(qū)域， 根據(jù)像素點距離圖像中屯、的歐氏距離，計算空間位置影響系數(shù)掉； 第四步；將第二步和第=步得到紋理信息系數(shù)與空間位置影響系數(shù)按照下式整合為一 個綜合的權(quán)重系數(shù)e1，其中i、k為圖像塊編號，M為圖像塊總數(shù)，
使用該系數(shù)對各圖像塊頻域結(jié)構(gòu)相似度指標(biāo)SSIMm"d(Xi，yi)進(jìn)行加權(quán)平均，計算平均 結(jié)構(gòu)相似度MSSIM
，其中X，y分別為參考圖像和失真圖 像，M為圖像塊個數(shù)； 第五步，按照第一步至第四步建立的計算某失真圖像的平均結(jié)構(gòu)相似度的方法方法， 分別計算立體圖像左右視點的平均結(jié)構(gòu)相似度LMSSIM(x，y)、RMSSIM(x，y)，然后使用平均 值法得到立體圖像質(zhì)量評價指標(biāo)QMSSIM，QMSSIM分?jǐn)?shù)越高，表明立體圖像質(zhì)量越好。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合圖像質(zhì)量綜合評價方法，其特征 在于，第一步中按照如下公式計算的參考圖像塊X的方差〇h、失真圖像y的方差曰Dy W及x、y的協(xié)方差
其中D(u，V) 為離散余弦變換后的頻域系數(shù)，Wd為圖像均值，《UY是感知加權(quán)系數(shù)。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于改進(jìn)結(jié)構(gòu)相似度的立體圖像質(zhì)量評價方法，首先建立計算某失真圖像的平均結(jié)構(gòu)相似度的方法：計算頻域結(jié)構(gòu)相似度指標(biāo)；計算紋理信息系數(shù)；使用空間位置因素對圖像區(qū)域進(jìn)行加權(quán)：考慮人眼感興趣的圖像中央?yún)^(qū)域，計算空間位置影響系數(shù)；將紋理信息系數(shù)與空間位置影響系數(shù)按照下式整合為一個綜合的權(quán)重系數(shù)，使用該系數(shù)對各圖像塊頻域結(jié)構(gòu)相似度指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)平均，計算平均結(jié)構(gòu)相似度；按照上步驟步建立的計算某失真圖像的平均結(jié)構(gòu)相似度的方法，分別計算立體圖像左右視點的平均結(jié)構(gòu)相似度，得到立體圖像質(zhì)量評價指標(biāo)。本發(fā)明可以對立體圖像質(zhì)量做出全面、準(zhǔn)確的綜合評價。
【IPC分類】G06T7-40, G06T7-00
【公開號】CN104851098
【申請?zhí)枴緾N201510266479
【發(fā)明人】李素梅, 劉富巖, 佟曉煦, 侯春萍
【申請人】天津大學(xué)
【公開日】2015年8月19日
【申請日】2015年5月22日