差為4的高斯模糊失真圖像；
[0054]圖14為自然圖像方差為5的高斯模糊失真圖像；
[0055]圖15為自然圖像方差為6的高斯模糊失真圖像；
[0056] 圖16為不同高斯模糊程度下評(píng)估值的曲線；
[0057] 圖17本發(fā)明方法對(duì)TID2008圖像庫(kù)進(jìn)行圖像質(zhì)量評(píng)估的散點(diǎn)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0058] 實(shí)施例1 :如圖1-17所示，一種改進(jìn)的特征相似性圖像質(zhì)量評(píng)估方法，首先輸入一 幅原始圖像和一幅失真圖像，分別獲取兩幅圖像的相位一致性，然后利用兩幅圖像的相位 一致性得到圖像的特征相似性；再分別獲取兩幅圖像的梯度圖像，利用梯度圖像得到兩幅 圖像的亮度比較函數(shù)、對(duì)比度比較函數(shù)和相關(guān)系數(shù)比較函數(shù)，然后將亮度比較函數(shù)、對(duì)比度 比較函數(shù)和相關(guān)系數(shù)比較函數(shù)相結(jié)合得到圖像的梯度相似性；最后將圖像的特征相似性和 圖像的梯度相似性相結(jié)合即得到失真圖像質(zhì)量評(píng)估的結(jié)果。
[0059] 所述得到圖像的特征相似性的具體步驟如下：
[0060] Stepl. 1、輸入一幅原始圖像x和一幅失真圖像y ;
[0061] St印1. 2、通過(guò)運(yùn)用高斯函數(shù)作為轉(zhuǎn)換函數(shù)G2〇, 9 J :
[0062]
[0063] 其中，9廠j Jr /J表示濾波器的方向角，j = {0, 1，……，J-l}，J是方向角的數(shù) 量；〇 e表示濾波器的角度帶寬，是濾波器的中心頻率，〇 ^用于控制濾波器的帶寬，《 表示信號(hào)的頻率，9表示信號(hào)的相位角；
[0064] Stepl. 3、通過(guò)調(diào)制〇。和0.j，G2(〇，0 J和原始圖像X，可得到一組響應(yīng)
[e- (X)];其中，氣彳(X)和氣&(X)分別表示偶數(shù)響應(yīng)和奇數(shù)響應(yīng)；
[0065]尺度為n，方向角為0j的局部振幅為：
[0066]
[0067] 沿差方向9 j的局部能量為：
[0_
[0069] 其中，
泠別表不A#. (J)的總和及 化巧.(X)的總和；
[0070] 原始圖像x的相位一致性PC (x)定義為：
[0071]
[0072] 同理，失真圖像y的相位一致性PC(y)定義為：
[0073]
[0074] 其中，e為最小正整數(shù)；
[0075] Stepl. 4、通過(guò)公式（4)和公式（5)分別得到原始圖像x的相位一致性PC(x)和和 失真圖像y的相位一致性PC(y)，然后通過(guò)公式（6)得到兩幅圖像的特征相似性：
[0076]
[0077]其中，1\為常量。
[0078] 所述得到圖像的梯度相似性的具體步驟如下：
[0079] Step2. 1、對(duì)輸入的一幅原始圖像x和一幅失真圖像y分別進(jìn)行sobel處理，得到 原始圖像的梯度幅值圖像X'和失真圖像的梯度幅值圖像y' ；
[0080] Step2. 2、利用原始圖像x和失真圖像y求取原始圖像的均值yjP失真圖像的均 值yy;利用Step2. 1得到的原始圖像的梯度幅值圖像X'和失真圖像的梯度幅值圖像y'， 分別求取梯度幅值圖像x'的標(biāo)準(zhǔn)差，、梯度幅值圖像y'的標(biāo)準(zhǔn)差〇 y，以及梯度幅值圖 像X'和梯度幅值圖像y'的協(xié)方差〇x，y，；
[0081] Step2. 3、利用Step2. 2得到的原始圖像的均值y x、失真圖像的均值y ￥通過(guò)公式 (7)得到圖像的亮度比較函數(shù)l(x，y);利用St印2.2得到的梯度幅值圖像X'的標(biāo)準(zhǔn)差 〇x，、 梯度幅值圖像y'的標(biāo)準(zhǔn)差〇y，以及梯度幅值圖像x'和梯度幅值圖像y'的協(xié)方差〇 x，y，通 過(guò)公式⑶和公式（9)得到對(duì)比度比較函數(shù)Gg(x，y)和相關(guān)系數(shù)比較函數(shù)S g(x，y);
[0082]
[0083]
[0084]
[0085] 其中，Q、(：2和C3為常量；
[0086] Step2. 4、將Step2. 3得到的亮度比較函數(shù)1 (X，y)、對(duì)比度比較函數(shù)Gg(x, y)和相 關(guān)系數(shù)比較函數(shù)\(1，7)根據(jù)公式（10)的形式結(jié)合即可得到原始圖像x和失真圖像y的 梯度特征相似性GSSIM(x，y);
[0087] GSSIM(x，y) = 1 (X，y) ? Cg(x，y) ? Sg(x，y) (10)。
[0088] 將特征相似性和梯度相似性相結(jié)合的具體步驟如下：
[0089] Step3. 1、利用Stepl. 3中得到的原始圖像的相位一致性PC(x)、失真圖像的相位 一致性PC(y)通過(guò)公式（11)獲得對(duì)圖像x、y整體的相似性進(jìn)行加權(quán)的權(quán)數(shù)PCjiy);
[0090] PCn(x,y) =max(PC(x),PC(y)) (11)
[0091] St印3. 2、將St印1. 4中所得的圖像的特征相似性SPC(x，y)，St印2. 4中所得的圖像 的梯度特征相似性GSSIM(x, y)以及Step3. 1中所得的對(duì)圖像x、y整體的相似性進(jìn)行加權(quán) 的權(quán)數(shù)PC； (x，y)通過(guò)公式（12)得到圖像質(zhì)量評(píng)估得分；
[0092]
[0093] 實(shí)施例2 :如圖1-17所示，一種改進(jìn)的特征相似性圖像質(zhì)量評(píng)估方法，首先輸入一 幅原始圖像和一幅失真圖像，分別獲取兩幅圖像的相位一致性，然后利用兩幅圖像的相位 一致性得到圖像的特征相似性；再分別獲取兩幅圖像的梯度圖像，利用梯度圖像得到兩幅 圖像的亮度比較函數(shù)、對(duì)比度比較函數(shù)和相關(guān)系數(shù)比較函數(shù)，然后將亮度比較函數(shù)、對(duì)比度 比較函數(shù)和相關(guān)系數(shù)比較函數(shù)相結(jié)合得到圖像的梯度相似性；最后將圖像的特征相似性和 圖像的梯度相似性相結(jié)合即得到失真圖像質(zhì)量評(píng)估的結(jié)果。
[0094] 實(shí)施例3 :如圖1-9所示，
[0095] 打開測(cè)試用例，如圖2-8所示；將打開的7個(gè)測(cè)試用例分為6組：圖2和圖3、圖2 和圖4、圖2和圖5、圖2和圖6、圖2和圖7以及圖2和圖8。依次對(duì)6個(gè)測(cè)試用例組做以 下操作：首先在Matlab中輸入一幅原始圖像和一幅失真圖像，分別獲取兩幅圖像的相位一 致性，然后利用兩幅圖像的相位一致性得到圖像的特征相似性；再分別獲取兩幅圖像的梯 度圖像，利用梯度圖像得到兩幅圖像的亮度比較函數(shù)、對(duì)比度比較函數(shù)和相關(guān)系數(shù)比較函 數(shù)，然后將亮度比較函數(shù)、對(duì)比度比較函數(shù)和相關(guān)系數(shù)比較函數(shù)相結(jié)合得到圖像的梯度相 似性；最后將圖像的特征相似性和圖像的梯度相似性相結(jié)合即得到失真圖像質(zhì)量評(píng)估的結(jié) 果。
[0096] 所述得到圖像的特征相似性的具體步驟如下：
[0097] Stepl. 1、在Matlab中輸入一幅原始圖像x和一幅失真圖像y;
[0098] St印1. 2、通過(guò)運(yùn)用高斯函數(shù)作為轉(zhuǎn)換函數(shù)G2〇, 9 J :
[0099] \.
/
[0100] 其中，0 j 31 /J表示濾波器的方向角，j = {0, 1，……，J-l}，J是方向角的數(shù) 量；0e表示濾波器的角度帶寬，是濾波器的中心頻率，0 于控制濾波器的帶寬，《 表示信號(hào)的頻率，0表示信號(hào)的相位角；參數(shù)設(shè)置如下所示：《。= 〇. 55, 0 _j= 6, 〇 2， 〇 9 =1.2,J=4〇
[0101] Stepl. 3、通過(guò)調(diào)制〇。和0」，G2(〇，0」）和原始圖像X，可得到一組響應(yīng) [ef;巧(X)，0"巧(x)];其中，ew巧.(.T)和心為+ (x)分別表示偶數(shù)響應(yīng)和奇數(shù)響應(yīng)；
[0102] 尺度為4,方向角為叫=6的局部振幅為：
[0103]
[0104] 沿差方向9」的局部能量為：
[0105]
[0106] 其中
,(*)分別表示％々⑴的總和及 氣的總和；
[0107] 原始圖像x的相位一致性PC (X)定義為：
[0108]
[0109] 其中，e = 0. 0001，為了避免上式出現(xiàn)分母為零的情況。設(shè)置n = 4, J = 4，0」 =6〇
[0110] 同理，失直圖像v的相份一致件PC(v)審義為：
[0111]
[0112] 其中，e = 0. 0001，為了避免上式出現(xiàn)分母為零的情況。設(shè)置n = 4, J = 4，0」 =6〇
[0113] St印1. 4、通過(guò)公式（4)和公式（5)分別得到原始圖像x的相位一致性PC(x)和和 失真圖像v的相份一致件PC(V),然后誦討公式（6)得到兩幅圖像的特征相似性：