基于结构补偿的图像质量评价方法

摘要

本发明公开一种基于结构补偿的图像质量评价方法，该方法通过定义的模糊度来分辨出不同种类的图像失真类型，来补偿结构相似性模型无法根据不同种类失真图像的情况做出相应反馈的不足。根据在现有的LIVE数据库以及TID2008数据库上的测试结果来看，本发明大幅度提升了结构相似性模型的准确性，并且优于大部分主流全参考图像质量评价方法。此外，本发明中的结构补偿方法同时可以作为快速高效的图像失真类型分辨来单独使用，并且兼具了计算复杂度低，执行效率高的特点。

主权项

一种基于结构补偿的图像质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：第一步、确定参考图X与失真图Y的结构相似指数SSIM(X，Y)；第二步、确定参考图X与参考图X经过高斯低通滤波后的图像μ_X的结构相似指数，将结果定义为参考图X的模糊度AMB(X)；第三步、确定失真图Y与失真图Y经过高斯低通滤波后的图像μ_Y的结构相似指数，结果为失真图Y的模糊度AMB(Y)；第四步、确定参考图X的模糊度AMB(X)与失真图Y的模糊度AMB(Y)之差，将结果定义为参考图X与失真图Y的结构补偿SC(X，Y)；第五步、将参考图X与失真图Y的结构相似指数SSIM(X，Y)与参考图X与失真图Y的结构补偿SC(X，Y)进行非线性组合，结果即为基于结构补偿的结构相似性指数SC‑SSIM(X，Y)；第六步、根据视频质量专家组VQEG的推荐，对SC‑SSIM(X，Y)进行逻辑回归，得到新的质量指数SC‑SSIM，该值越大则预测图像质量越好，值越小则预测图像质量越差。