一種基于局部二值模式的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于局部二值模式的全參 考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在圖像處理的不同階段（如采集、編碼、傳輸及后處理）都會(huì)引入不同類(lèi)型的失 真，如何進(jìn)行有效的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)成為圖像處理領(lǐng)域一項(xiàng)重要的研宄課題。目前圖像質(zhì)量 評(píng)價(jià)可分為主觀評(píng)價(jià)與客觀評(píng)價(jià)兩大類(lèi)。主觀評(píng)價(jià)通過(guò)人類(lèi)觀察者對(duì)失真圖像進(jìn)行主觀評(píng) 分，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法得到失真圖像的最終評(píng)價(jià)分。主觀評(píng)價(jià)方法最為準(zhǔn)確可靠，但步驟 復(fù)雜，必須依靠人力給出評(píng)價(jià)分，不能進(jìn)行自動(dòng)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，不易應(yīng)用到實(shí)時(shí)圖像處理 系統(tǒng)中。而客觀評(píng)價(jià)通過(guò)計(jì)算模型實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)的質(zhì)量分析，雖然評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性不如主觀評(píng)價(jià)， 但由于解放了人力，可以方便地實(shí)現(xiàn)大批量的圖像質(zhì)量分析，成為目前圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)研宄 的主流。根據(jù)參考圖像的可用情況，對(duì)失真圖像質(zhì)量分析的客觀評(píng)價(jià)分為全參考、部分參考 或無(wú)參考的評(píng)價(jià)方法。其中全參考的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)研宄最為廣泛。
[0003] 目前應(yīng)用最廣泛的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法是均方誤差（MSE)或峰值信噪比 (PSNR)。MSE或PSNR根據(jù)參考圖像與失真圖像所有像素平均意義上的信號(hào)誤差來(lái)測(cè)量圖像 質(zhì)量，把所有像素誤差孤立看待，沒(méi)有考慮圖像中固有的結(jié)構(gòu)信息，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果常與主觀 評(píng)價(jià)不一致。之后有學(xué)者根據(jù)人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)（HVS)對(duì)圖像中的結(jié)構(gòu)信息非常敏感的特性， 提出了基于局部結(jié)構(gòu)失真的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其中最著名的是2004年王舟等人提出的 結(jié)構(gòu)相似性測(cè)量（SSIM)(ZhouWang,A.C.Bovik,H.R.Sheikh,andE.P.Simoncelli，"Image qualityassessment:fromerrorvisibilitytostructuralsimilarity,IEEE TransactionsonImageProcessing,vol. 13,no. 4,pp. 600-612,Apr. 2004.)，SSIM首先對(duì) 參考圖像與失真圖像分塊比較亮度、對(duì)比度與結(jié)構(gòu)相似性，之后通過(guò)平均得到失真圖像的 最終評(píng)價(jià)分。SSM考慮了HVS特性，其評(píng)價(jià)效果相比MSE與主觀評(píng)價(jià)更為接近。楊春玲等人 認(rèn)為SSIM對(duì)模糊圖像的失真不能很好地評(píng)價(jià)，根據(jù)局部梯度信息對(duì)SSIM進(jìn)行改進(jìn)，提出了 基于梯度與基于邊緣的SSIM(楊春玲，陳冠豪，謝勝利.基于梯度信息的圖像質(zhì)量評(píng)判方 法的研宄.電子學(xué)報(bào)，2007, 35 (7) : 1313-1317.)，改進(jìn)了SSM的質(zhì)量評(píng)價(jià)效果。目前圖像 質(zhì)量評(píng)價(jià)領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)專(zhuān)利還比較少，相關(guān)的比如2012年黃聯(lián)芬等人獲得授權(quán)的發(fā)明專(zhuān)利： 基于視覺(jué)特性與結(jié)構(gòu)相似度的圖像質(zhì)量評(píng)測(cè)方法（CN101853504B)，該發(fā)明專(zhuān)利基于SSIM， 首先對(duì)參考圖像與失真圖像進(jìn)行分塊，之后分塊測(cè)量SSIM，最后融合時(shí)為不同分塊分配不 同權(quán)重以表達(dá)不同分塊的重要性來(lái)得到總體評(píng)價(jià)分。
[0004] 目前這類(lèi)基于局部結(jié)構(gòu)的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法大多只考慮局部亮度變化的幅度信 息，如使用Sobel算子檢測(cè)水平與垂直方向的亮度變化，進(jìn)而得到幅度信息作為質(zhì)量分析 的依據(jù)，而很少利用局部亮度變化的方向信息，因此局部結(jié)構(gòu)信息表達(dá)不夠充分。而本發(fā)明 能夠很好地解決上面的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明目的在于提供一種基于局部二值模式的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，該方法 應(yīng)用于全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，在進(jìn)行圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)時(shí)利用局部二值模式（即：LBP)來(lái)表達(dá) 局部結(jié)構(gòu)信息，LBP模式值在計(jì)算時(shí)不僅利用了 8個(gè)方向的亮度變化幅度，還通過(guò)為不同方 向的變化幅度設(shè)置不同權(quán)重有效表達(dá)了亮度變化的方向信息，因此更充分地表達(dá)了圖像每 一像素位置上的局部結(jié)構(gòu)信息，得到了更好的質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果。
[0006] 本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采取的技術(shù)方案是：一種基于局部二值模式的全參考圖 像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，該方法包括如下步驟：
[0007] 步驟1:讀入?yún)⒖紙D像與失真圖像；
[0008] 步驟2:將參考圖像與失真圖像進(jìn)行灰度化處理以去除彩色信息，僅保留亮度分 量進(jìn)行后續(xù)的圖像質(zhì)量分析；
[0009] 步驟3:對(duì)參考圖像與失真圖像的亮度分量進(jìn)行簡(jiǎn)單的2X2平均低通濾波，2X2 平均低通濾波器定義如下：
[0010]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于局部二值模式的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1:讀入?yún)⒖紙D像與失真圖像； 步驟2:將參考圖像與失真圖像進(jìn)行灰度化處理以去除彩色信息，僅保留亮度分量進(jìn) 行后續(xù)的圖像質(zhì)量分析； 步驟3 :對(duì)參考圖像與失真圖像的亮度分量進(jìn)行簡(jiǎn)單的2X2平均低通濾波，2X2平均 低通濾波器定義如下：
對(duì)平均低通濾波后的圖像寬度與高度在像素域進(jìn)行1/2的空間下采樣，得到寬高均為 輸入圖像尺寸一半的對(duì)應(yīng)參考圖像R與對(duì)應(yīng)失真圖像D進(jìn)行后續(xù)質(zhì)量分析； 步驟4 :對(duì)上述步驟3得到的空間下采樣后的參考圖像R與失真圖像D，分別計(jì)算每一 像素位置上的局部二值模式，即：LBP值；采用的LBP模式是近似半徑為2的8鄰域模式，即 P8R2模式；在計(jì)算中心像素的LBP模式值時(shí)共涉及周?chē)?2個(gè)像素，分別包括左、下、右、上 距離為2的4個(gè)像素，以及左下、右下、右上、左上的8個(gè)像素； 計(jì)算中心像素的LBP模式值時(shí)需要確定LBP編碼的起始位置和順序；采用中心像素左 邊為起始位置，順序?yàn)槟鏁r(shí)針，權(quán)值依次為21，iG{7, 6, 5, 4, 3, 2, 1，0}; 步驟5 :計(jì)算參考圖像R與失真圖像D每一像素位置上的LBP值差異的絕對(duì)值，計(jì)算公 式如下：
其中與分別表示參考圖像R與失真圖像D在像素位置為（i，j)的LBP模 式值，表示參考圖像R與失真圖像D在像素位置為（i，j)的LBP模式值差異的絕 對(duì)值； 步驟6 :計(jì)算參考圖像R與失真圖像D所有像素位置上LBP值差異絕對(duì)值的算術(shù)平均 來(lái)獲得失真圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)分S，其公式為：
S值越小，表示參考圖像R與失真圖像D所有像素位置上的平均局部結(jié)構(gòu)變化越小，失 真圖像的質(zhì)量越好。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于局部二值模式的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征 在于，所述方法的步驟4使用LBP來(lái)提取圖像每一像素位置的局部結(jié)構(gòu)信息；對(duì)中心像素計(jì) 算了 8個(gè)方向的亮度變化情況，且通過(guò)給8個(gè)方向的亮度差值分配不同的權(quán)重表達(dá)了不同 方向亮度差值的影響。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于局部二值模式的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其 特征在于，所述方法的步驟步驟4計(jì)算每一像素位置的LBP模式值，S卩：近似半徑為2的8 鄰域模式，包括如下步驟： 1)對(duì)空間下采樣后的參考圖像R與失真圖像D在左、下、右、上四個(gè)邊界分別向外擴(kuò)充 2個(gè)像素，擴(kuò)充的像素亮度值設(shè)為0 ; 2) 對(duì)參考圖像R與失真圖像D原有的，g卩：非擴(kuò)充的每一像素分別計(jì)算8個(gè)方向的亮 度差值，以參考圖像為例的計(jì)算公式如下：
其中RU表示參考圖像R在像素位置為（i，j)的亮度值，表示參考圖像R在像素 位置為（i，j)的k，ke[0, 7]方向的亮度差值；按同樣方法可計(jì)算得到失真圖像D在像素 位置為（i，j)的k方向的亮度差值 3) 計(jì)算參考圖像R與失真圖像D原有的，S卩：非擴(kuò)充的每一像素位置上的LBP模式值， 計(jì)算公式如下：
其中與分別為參考圖像R與失真圖像D在像素位置為（i，j)的LBP模式 值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于局部二值模式的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征 在于，所述方法的步驟5直接計(jì)算參考圖像R與失真圖像D每一像素位置上的LBP值差異 的絕對(duì)值來(lái)表達(dá)圖像局部結(jié)構(gòu)的差異。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于局部二值模式的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征 在于：所述方法的步驟6直接計(jì)算各像素LBP值差異絕對(duì)值的算術(shù)平均來(lái)測(cè)量失真圖像的 質(zhì)量。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于局部二值模式的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其特征 在于：所述方法利用局部二值模式來(lái)提取圖像局部結(jié)構(gòu)特征，并通過(guò)比較LBP值的差異程 度來(lái)描述失真圖像的質(zhì)量下降程度，定量地描述了不同類(lèi)型失真對(duì)圖像局部結(jié)構(gòu)信息的影 響。
7. -種如權(quán)利要求1所述的基于局部二值模式的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法應(yīng)用于全 參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于局部二值模式的全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，該方法讀入?yún)⒖紙D像與失真圖像，做灰度化處理以去除彩色信息，僅保留亮度分量進(jìn)行后續(xù)處理；為減小計(jì)算復(fù)雜度，對(duì)亮度分量進(jìn)行簡(jiǎn)單的2×2平均低通濾波，之后在像素域進(jìn)行1/2的空間下采樣，獲得寬高均為輸入圖像尺寸一半的對(duì)應(yīng)圖像進(jìn)行質(zhì)量分析；計(jì)算空間下采樣后的參考圖像與失真圖像在每一像素位置的局部二值模式(LBP)值；計(jì)算參考圖像與失真圖像每一像素位置上的LBP值差異；最后通過(guò)統(tǒng)計(jì)所有像素位置上LBP值差異的算術(shù)平均來(lái)獲得失真圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)分。
【IPC分類(lèi)】G06T7-00
【公開(kāi)號(hào)】CN104574381
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410826667
【發(fā)明人】崔子冠, 干宗良, 唐貴進(jìn), 劉峰, 朱秀昌
【申請(qǐng)人】南京郵電大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年4月29日
【申請(qǐng)日】2014年12月25日