主权项 |
一种基于结构降化模型的半参考图像质量评价方法,其特征在于,包括以下步骤:第一步、分别对原图X与失真图Y进行分割,分为内区图像块与外区图像块;第二步、对于原图X的内区图像块与外区图像块,对其分别进行程度为0.1与1.5的F<sub>μ</sub>滤波,以及程度为0.1与1.5的F<sub>σ</sub>滤波;得到原图X内区图像块F<sub>μ</sub>滤波后图像μ<sub>X,i</sub>(0.1)与μ<sub>X,i</sub>(1.5)、F<sub>σ</sub>滤波后图像σ<sub>X,i</sub>(0.1)与σ<sub>X,i</sub>(1.5),以及原图X外区图像块F<sub>μ</sub>滤波后图像μ<sub>X,e</sub>(0.1)与μ<sub>X,e</sub>(1.5)、F<sub>σ</sub>滤波后图像σ<sub>X,e</sub>(0.1)与σ<sub>X,e</sub>(1.5);第三步、对于原图X内区图像块F<sub>μ</sub>滤波后图像μ<sub>X,i</sub>(0.1)与μ<sub>X,i</sub>(1.5)计算结构相似指数SSIM,得到原图特征值SD<sub>m,i,N</sub>(X),对其F<sub>σ</sub>滤波后图像σ<sub>X,i</sub>(0.1)与σ<sub>X,i</sub>(1.5),计算结构相似指数SSIM,得到原图特征值SD<sub>v,i,N</sub>(X);同样的,对原图X外区图像块F<sub>μ</sub>滤波后图像μ<sub>X,e</sub>(0.1)与μ<sub>X,e</sub>(1.5)、F<sub>σ</sub>滤波后图像σ<sub>X,e</sub>(0.1)与σ<sub>X,e</sub>(1.5)分别计算结构相似指数SSIM,得到相应的原图特征值SD<sub>m,e,N</sub>(X)与SD<sub>v,e,N</sub>(X);同理,计算出图像Y的结构相似指数;第四步、对于失真图Y的内区图像块与外区图像块,对其分别进行程度为0.1与1.5的F<sub>μ</sub>滤波,以及程度为0.1与1.5的F<sub>σ</sub>滤波,得到失真图Y内区图像块F<sub>μ</sub>滤波后图像μ<sub>Y,i</sub>(0.1)与μ<sub>Y,i</sub>(1.5)、F<sub>σ</sub>滤波后图像σ<sub>Y,i</sub>(0.1)与σ<sub>Y,i</sub>(1.5),以及失真图Y外区图像块F<sub>μ</sub>滤波后图像μ<sub>Y,e</sub>(0.1)与μ<sub>Y,e</sub>(1.5)、F<sub>σ</sub>滤波后图像σ<sub>Y,e</sub>(0.1)与σ<sub>Y,e</sub>(1.5);第五步、对于失真图Y内区图像块F<sub>μ</sub>滤波后图像μ<sub>Y,i</sub>(0.1)与μ<sub>Y,i</sub>(1.5)计算结构相似指数SSIM,得到失真图特征值SD<sub>m,i,N</sub>(Y),对其F<sub>σ</sub>滤波后图像σ<sub>Y,i</sub>(0.1)与σ<sub>Y,i</sub>(1.5),计算结构相似指数SSIM,得到原图特征值SD<sub>v,i,N</sub>(Y);同样的,对失真图Y外区图像块F<sub>μ</sub>滤波后图像μ<sub>Y,e</sub>(0.1)与μ<sub>Y,e</sub>(1.5)、F<sub>σ</sub>滤波后图像σ<sub>Y,e</sub>(0.1)与σ<sub>Y,e</sub>(1.5)分别计算结构相似指数SSIM,得到相应的失真图特征值SD<sub>m,e,N</sub>(Y)与SD<sub>v,e,N</sub>(Y);第六步、分别计算原图X各项特征值与失真图Y相应特征值之差,定义为相应特征值的距离,记为D<sub>m,i,N</sub>、D<sub>v,i,N</sub>、D<sub>m,e,N</sub>以及D<sub>v,e,N</sub>;第七步、分别对各项特征值的距离D<sub>m,i,N</sub>、D<sub>v,i,N</sub>、D<sub>m,e,N</sub>以及D<sub>v,e,N</sub>进行非线性变换,将其结果相加后得到图像质量评价指数SDM,SDM的值越大,则预测图像质量越好,值越小则预测图像质量越差。 |