基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法

摘要

本发明公开一种基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，该方法利用了基于四元数矩阵的彩色图像表示，以矢量信号的形式来整体处理彩色图像并计算四元相位叠合图，并与传统的复数相位叠合图组合，构成一种可以描述图像结构轮廓清晰程度的显著图——混合相位叠合图。本发明同时对计算出的显著性图进行直方图分析，取相位叠合的加权平均值作为衡量图像清晰程度的指标，最后计算出图像的模糊系数。本发明是一种能够体现彩色图像的轮廓结构信息的显著性方法，通过有效地利用彩色通道之间的相关性以及人眼视觉特性，提高对彩色图像模糊度估计的准确率。

主权项

一种基于四元相位叠合模型的图像模糊度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、对图像I计算基于灰度信息的复数相位叠合图PC(x,y)；第二步、对彩色图像I计算四元相位叠合图QPC(x,y)；第三步、将复数相位叠合图与四元相位叠合图组合成为新的混合相位叠合图；第四步、将混合相位叠合图作为显著性图，并基于其直方图获得相位叠合的加权平均值，从而得到图像的模糊系数；所述的第一步包括以下步骤：1.1)将彩色原图像只保留灰度信息，转化成为灰度图像I(x,y)；1.2)利用灰度图像I(x,y)计算局部能量E(x,y)；1.3)计算尺度n下的滤波器响应幅值A_n(x,y)；n为滤波器尺度；1.4)利用上述的局部能量E(x,y)和滤波器响应幅值A_n(x,y)计算复数相位叠合图PC(x,y)；所述的局部能量其中M^e和M^o分别为偶小波与奇小波滤波器，n为滤波器尺度，*为卷积；所述的滤波响应幅值其中M^e和M^o分别为偶小波与奇小波滤波器，*为卷积；所述的相位叠合图其中ε是一个非常接近于0的正数，用于保证分母不为0；所述的第二步包括以下步骤：2.1)将三通道的彩色图像转化为一个纯四元数矩阵I^q(x,y)；2.2)构建一系列不同尺度的四元Gabor滤波器2.3)用四元Gabor滤波器对I^q(x,y)进行卷积，得到2.4)利用计算局部能量2.5)根据计算尺度n下的四元Gabor滤波器响应幅值2.6)利用和计算四元相位叠合图QPC(x,y)；所述的四元Gabor滤波器其中u,v为滤波器分别沿x,y方向的中心频率，m为窗内的波长个数，σ_f对应于高斯包络的标准差；μ是一个纯四元数，表示滤波器的颜色方向；所述的其中为四元数卷积操作符；所述的局部能量：$E^q(x,y)=\sqrt{\begin{array}{c}{\left(\underset{n}{\Sigma }\mathrm{Re}\right(F_n^q\left(x,y\right)\left)\right)}^2+{\left(\underset{n}{\Sigma }Iim\right(F_n^q\left(x,y\right)\left)\right)}^2\\ +{\left(\underset{n}{\Sigma }Jim\right(F_n^q\left(x,y\right)\left)\right)}^2+{\left(\underset{n}{\Sigma }Kim\right(F_n^q\left(x,y\right)\left)\right)}^2\end{array}},$其中，操作算子Re(.),Iim(.),Jim(.),Kim(.)分别提取的实部和三个虚部；所述的滤波响应幅值其中，操作算子Re(.),Iim(.),Jim(.),Kim(.)分别提取的实部和三个虚部；所述的四元相位叠合图其中ε是一个非常接近于0的正数，用于保证分母不为0；所述的第三步包括以下步骤：3.1)将同一幅图像的复数相位叠合图PC(x,y)与四元相位叠合图QPC(x,y)加权相加，得到混合相位叠合图HPC(x,y)；所述的混合相位叠合图HPC(x,y)＝α×QPC(x,y)+(1‑α)×PC(x,y)，其中α为权重；所述的第四步包括以下步骤：4.1)对混合相位叠合图计算其分布直方图Hist(bins)，其中bins为直方图的统计级数；4.2)依据Hist计算混合相位叠合图的直方图平均值Mean；4.3)根据Mean计算图像的模糊系数Blur，数值范围为[0,1]；所述的混合相位叠合图的直方图平均值其中H(k)为第k级的HPC值，P(k)为第k级的直方图频率；所述的模糊系数Blur＝1‑Mean。