一种基于超复数的彩色图像质量评估方法

摘要

本发明考虑属图像质量评估技术领域，具体是一种基于超复数的彩色图像质量评估方法。该方法将彩色图像的三色分量R、G、B作为超复数矢量的一个整体进行描述，提出了彩色图像的通用质量指标。该指标考虑了五种彩色图像失真的组合：相关损失、亮度失真、对比度失真和色彩失真。并根据HSI(色调、饱和度、亮度)彩色模型，讨论了提出的彩色图像通用的质量指标与灰度图像的质量指标之间的关系。各种彩色图像失真的实验结果表明：提出的质量指标不仅在灰度部分评估结果优于现有的方法，而且还能够判断出其失真是主要发生在结构信息还是在色彩信息上。

主权项

1、一种基于超复数的彩色图像质量评估方法，其特征在于首先建立基于超复数的彩色图像通用质量指标，然后根据该质量指标评判彩色图像的质量，具体步骤为：设有两幅彩色图像X和Y，X＝{x_i|i＝1，…M}，Y＝{y_i|i＝1，…M}，其中x_m和y_m为用超复数表示的彩色图像像素点，即：x_m＝x_r(m)i+x_g(m)j+x_b(m)k    (2)y_m＝y_r(m)i+y_g(m)j+y_b(m)k式中x_r(m)，x_g(m)，x_b(m)和y_r(m)，y_g(m)，y_b(m)分别为X和Y两幅彩色图像的R、G、B三色分量；对两幅彩色图像X和Y采用如下超复数作为彩色图像质量指标：$S(x,y)=\frac{4\left|{\mu }_x{\mu }_y\right|{\sigma }_{\mathrm{xy}}}{({\mu }_x^2+{\mu }_y^2)({\sigma }_x^2+{\sigma }_y^2)}$$=\frac{4\left|{\mu }_x{\mu }_y\right|\left|{\sigma }_{\mathrm{xy}}\right|}{({\mu }_x^2+{\mu }_y^2)({\sigma }_x^2+{\sigma }_y^2)}{e}^{-\mathrm{\mu \theta }}---\left(3\right)$式中${\mu }_x=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}{x}_m=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}(x_r\left(m\right)i+x_g\left(m\right)j+x_b\left(m\right)k),$${\mu }_y=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}{y}_m=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}(y_r\left(m\right)i+y_g\left(m\right)j+y_b\left(m\right)k),$${\sigma }_x^2=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}{(x_m-{\mu }_x)}^2,{\sigma }_y^2=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}{(y_m-{\mu }_y)}^2,{\sigma }_{\mathrm{xy}}=\frac{1}{M}\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}(x_m-{\mu }_x)\overline{(y_m-{\mu }_y)},$其中μ为单位轴向量，μ＝V(q)/|V(q)|，V(q)为σ_xy的虚部，幅角$\theta ={\tan }^{-1}\frac{\left|V\left(q\right)\right|}{S\left(q\right)},$S(q)为σ_xy的实部。