主权项 |
一种基于Contourlet变换提出了一种的半参考图像质量评价算法。首先对参考图像和待评价图像分别进行3尺度4级Contourlet分解,其次对每一子带进行奇异值分解,并使用Frobenius范数计算能量,得到每一尺度上的能量特征向量,最后计算参考图像和待评价图像3个尺度上能量特征向量之间的夹角并加权求和,最终得到待评价图像质量得分,过程如下:步骤1,分别对待评价失真图像和对应的参考图像进行3层4级Contourlet分解,分别得到图像每层的16个不同方向子带图像;步骤2,根据公式:<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>Eng</mi><mo>=</mo><msub><mrow><mo>|</mo><mo>|</mo><mi>A</mi><mo>|</mo><mo>|</mo></mrow><mi>F</mi></msub><mo>=</mo><mo>|</mo><mo>|</mo><mi>U</mi><mo>*</mo><mi>S</mi><mo>*</mo><msup><mi>V</mi><mi>T</mi></msup><msub><mrow><mo>|</mo><mo>|</mo></mrow><mi>F</mi></msub><mo>=</mo><msub><mrow><mo>|</mo><mo>|</mo><mi>S</mi><mo>|</mo><mo>|</mo></mrow><mi>F</mi></msub><mo>=</mo><msqrt><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>r</mi></munderover><msubsup><mi>σ</mi><mi>i</mi><mn>2</mn></msubsup></msqrt></mrow>]]></math><img file="FDA0000612637040000011.GIF" wi="897" he="156" /></maths>和Eng<sub>vector</sub>(k)=Eng(k),k=1,2,…,16分别计算失真图像和参考图像的每层的能量特征向量Eng<sub>vector</sub>(k);步骤3,根据公式:<maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><mi>θ</mi><mo>=</mo><mi>arccos</mi><mfrac><mrow><mi>dot</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>Eng</mi><mi>vector</mi></msub><mi>X</mi><mo>,</mo><msub><mi>Eng</mi><mi>vector</mi></msub><mi>Y</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><msqrt><mi>dot</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>Eng</mi><mi>vector</mi></msub><mi>X</mi><mo>,</mo><msub><mi>Eng</mi><mi>vector</mi></msub><mi>X</mi><mo>)</mo></mrow><mo>*</mo><msqrt><mi>dot</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>Eng</mi><mi>vector</mi></msub><mi>Y</mi><mo>,</mo><msub><mi>Eng</mi><mi>vector</mi></msub><mi>Y</mi><mo>)</mo></mrow></msqrt></msqrt></mfrac></mrow>]]></math><img file="FDA0000612637040000012.GIF" wi="1380" he="159" /></maths>分别计算失真图像和参考图像每层能量特征向量之间的夹角θ<sub>1</sub>、θ<sub>2</sub>和θ<sub>3</sub>;步骤4,令w<sub>1</sub>、w<sub>2</sub>和w<sub>3</sub>分别为0.7、0.2和0.1,根据公式:QENG=w<sub>1</sub>*θ<sub>1</sub>+w<sub>2</sub>*θ<sub>2</sub>+w<sub>3</sub>*θ<sub>3</sub>计算图像质量值QENG。 |