一種視覺熵獲取方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種視覺熵獲取方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 圖像是由多個像素點進行組合而成，而圖像中的像素點通常是對拍攝場景進行采 樣獲得的。在圖像中不同的指定圖像區(qū)域中，由于組成指定圖像區(qū)域的像素點不同，所以不 同的指定圖像區(qū)域的復雜程度不同，當相同物理強度(例如相同均方誤差）的失真信號出現(xiàn) 在不同的復雜程度的指定圖像區(qū)域上時將呈現(xiàn)出不同的視覺強度。視覺實驗發(fā)現(xiàn)，當指定 圖像區(qū)域越復雜時，則出現(xiàn)在該指定圖像區(qū)域上的失真越難被發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象稱為熵掩蔽 效應。在實際應用中，為了獲得指定圖像區(qū)域的熵掩蔽效應，則通常需要獲得指定圖像區(qū)域 的復雜程度，而指定圖像區(qū)域的復雜程度可以用視覺熵來表示。為了表示指定圖像區(qū)域的 復雜程度，業(yè)界中通常根據(jù)指定圖像區(qū)域的紋理來計算視覺熵，其中，紋理具有兩個重要的 屬性，方向和強度，紋理的方向是由指定圖像區(qū)域中像素點的排布方式決定，紋理的強度是 由指定圖像區(qū)域中像素點的像素值豐富性決定。
[0003] 常見的，業(yè)界中的視覺熵計算方法為：選取指定圖像區(qū)域中M個像素點，以這M個 像素點的像素值的熵，即這M個像素點的紋理強度的熵作為該指定圖像區(qū)域的視覺熵?，F(xiàn) 有的視覺熵計算方法僅考慮了指定圖像區(qū)域中各個像素點的像素值的豐富性，即衡量了各 個像素點的紋理強度的概率分布，但是沒有衡量指定圖像區(qū)域中各個像素點的紋理方向的 概率分布，因此，該視覺熵計算方法具有一定的局限性，且計算結果不準確，不能真實地反 映指定圖像區(qū)域的復雜程度。

【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明實施例提供一種視覺熵獲取方法及裝置，能夠真實反映指定圖像區(qū)域的復 雜程度。
[0005] 本發(fā)明實施例第一方面提供了一種視覺熵獲取方法，可包括：
[0006] 獲取指定圖像區(qū)域中的至少兩個目標像素點；
[0007] 確定每一個所述目標像素點對應的紋理方向和紋理強度；
[0008] 確定每一個所述目標像素點對應的紋理方向和紋理強度的熵，并根據(jù)全部的所述 熵得到所述指定圖像區(qū)域的視覺熵。
[0009] 基于第一方面，在第一種可行的實施方式中，所述確定每一個所述目標像素點對 應的紋理方向和紋理強度的熵，并根據(jù)全部的所述熵得到所述指定圖像區(qū)域的視覺熵，包 括：
[0010] 計算所述指定圖像區(qū)域中的所有目標像素點對應的紋理方向和紋理強度的聯(lián)合 熵，并將所述聯(lián)合熵作為所述指定圖像區(qū)域的視覺熵；
[0011] 或者，計算所述指定圖像區(qū)域中的所有目標像素點對應的紋理方向的熵和所述指 定圖像區(qū)域中的所有目標像素點對應的紋理強度的熵的加權平均值，并將所述加權平均值 作為所述指定圖像區(qū)域的視覺熵。
[0012] 基于第一方面，在第二種可行的實施方式中，所述所述確定每一個所述目標像素 點對應的紋理方向和紋理強度，包括：
[0013] 獲取每一個所述目標像素點的參數(shù)集合，所述參數(shù)集合包括該目標像素點在至少 一個預設方向的梯度參數(shù)，其中，一個預設方向對應一個梯度參數(shù)；
[0014] 根據(jù)每一個所述目標像素點的參數(shù)集合確定該目標像素點所對應的紋理方向；
[0015] 對每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中所包含的梯度參數(shù)進行量化，獲得該目標 像素點所對應的紋理強度。
[0016] 基于第一方面第二種可行的實施方式，在第三種可行的實施方式中，所述根據(jù)每 一個所述目標像素點的參數(shù)集合確定該目標像素點所對應的紋理方向，包括：
[0017] 將每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中所包含的梯度參數(shù)與預設閾值進行比 較；
[0018] 若該目標像素點的參數(shù)集合中所包含的梯度參數(shù)均小于預設閾值，則將平坦方向 或任意一個所述預設方向確定為該目標像素點所對應的紋理方向；
[0019] 若該目標像素點的參數(shù)集合中至少有一個梯度參數(shù)大于預設閾值，則將該目標像 素點的參數(shù)集合中的最大梯度參數(shù)所對應的預設方向確定為該目標像素點所對應的紋理 方向，或者將與該目標像素點的參數(shù)集合中的最大梯度參數(shù)所對應的預設方向相垂直的方 向確定為該目標像素點所對應的紋理方向。
[0020] 基于第一方面第二種可行的實施方式，在第四種可行的實施方式中，所述根據(jù)每 一個所述目標像素點的參數(shù)集合確定該目標像素點所對應的紋理方向，包括：
[0021] 將每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中所包含的梯度參數(shù)與預設閾值進行比 較；
[0022] 若該目標像素點的參數(shù)集合中所包含的梯度參數(shù)均小于預設閾值，則將預先設定 的默認方向確定為該目標像素點所對應的紋理方向，其中，所述預先設定的默認方向為平 坦方向或者所述至少一個預設方向中的任意一個預設方向；
[0023] 若該目標像素點的參數(shù)集合中至少有一個梯度參數(shù)大于預設閾值，則將該目標像 素點的參數(shù)集合中的最小梯度參數(shù)所對應的預設方向確定為該目標像素點所對應的紋理 方向，或者將與該目標像素點的參數(shù)集合中的最小梯度參數(shù)所對應的預設方向相垂直的方 向確定為該目標像素點所對應的紋理方向。
[0024] 基于第一方面第二種可行的實施方式，在第五種可行的實施方式中，所述根據(jù)每 一個所述目標像素點的參數(shù)集合確定該目標像素點所對應的紋理方向，包括：
[0025] 獲取每一個所述目標像素點的鄰域像素點，所述鄰域像素點為以該目標像素點為 中心的預設區(qū)域范圍內的像素點；
[0026] 將每一個目標像素點及該目標像素點的鄰域像素點組成目標區(qū)域，并獲取每一個 所述目標區(qū)域中所有像素點的像素值；
[0027] 確定每一個所述目標區(qū)域中最大像素值所對應的像素點和最小像素值所對應的 像素點；在每一個所述目標區(qū)域中最大像素值所對應的像素點和最小像素值所對應的像素 點之間的連線與每一個所述預設方向之間所形成的角度中，將所述角度最小的預設方向確 定為該目標像素點所對應的紋理方向。
[0028] 基于第一方面第二種可行的實施方式，在第六種可行的實施方式中，所述根據(jù)每 一個所述目標像素點的參數(shù)集合確定該目標像素點所對應的紋理方向，包括：
[0029] 將每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中的最大梯度參數(shù)所對應的預設方向確定 為該目標像素點所對應的紋理方向，或者將與每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中的最大 梯度參數(shù)所對應的預設方向相垂直的方向確定為該目標像素點所對應的紋理方向。
[0030] 基于第一方面第二種可行的實施方式，在第七種可行的實施中，所述根據(jù)每一個 所述目標像素點的參數(shù)集合確定該目標像素點所對應的紋理方向，包括：
[0031] 將每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中的最小梯度參數(shù)所對應的預設方向確定 為該目標像素點所對應的紋理方向，或者將與每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中的最小 梯度參數(shù)所對應的預設方向相垂直的方向確定為該目標像素點所對應的紋理方向。
[0032] 基于第一方面第二種可行的實施方式，在第八種可行的實施方式中，所述對每一 個所述目標像素點的參數(shù)集合中所包含的梯度參數(shù)進行量化，獲得該目標像素點所對應的 紋理強度，包括：
[0033] 將每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中的最大梯度參數(shù)進行量化，并將量化值確 定為該目標像素點對應的紋理強度。
[0034] 基于第一方面第二種可行的實施方式，在第九種可行的實施方式中，所述對每一 個所述目標像素點的參數(shù)集合中所包含的梯度參數(shù)進行量化，獲得該目標像素點所對應的 紋理強度，包括：
[0035] 當每一個所述目標像素點的所述參數(shù)集合中包括至少兩個梯度參數(shù)時，分別將每 一個所述目標像素點的所述參數(shù)集合中的最大梯度參數(shù)與第二大梯度參數(shù)的加權平均值 進行量化，并將量化結果確定為該目標像素點對應的紋理強度。
[0036] 基于第一方面，在第十種可行的實施方式中，所述確定每一個所述目標像素點對 應的紋理方向和紋理強度，包括：
[0037] 獲取每一個所述目標像素點的第一梯度參數(shù)與第二梯度參數(shù)，所述第一梯度參數(shù) 為該目標像素點在第一預設方向的梯度參數(shù)，所述第二梯度參數(shù)為該目標像素點在第二預 設方向的梯度參數(shù)；所述第一預設方向與所述第二預設方向不同；
[0038] 根據(jù)每一個所述目標像素點的所述第一梯度參數(shù)與所述第二梯度參數(shù)，計算該目 標像素點的參考角，所述參考角為該目標像素點的實際紋理方向相對于所述第一預設方向 或者所述第二預設方向之間的角度；
[0039] 將每一個所述目標像素點的所述參考角與至少一個預選參考角進行比較，并將比 較差值最小的預選參考角所對應的預選方向確定為該目標像素點對應的紋理方向；其中， 所述預選參考角為該預選參考角所對應的預選方向相對于所述第一預設方向或者所述第 二預設方向之間的角度；
[0040] 對每一個所述目標像素點的所述第一梯度參數(shù)與所述第二梯度參數(shù)中的最大值 進行量化處理，獲得該目標像素點所對應的紋理強度，或者對每一個所述目標像素點的所 述第一梯度參數(shù)與所述第二梯度參數(shù)的加權平均值進行量化處理，獲得該目標像素點所對 應的紋理強度。
[0041] 本發(fā)明第二方面提供了一種視覺熵獲取裝置，可包括：
[0042] 獲取模塊，用于獲取指定圖像區(qū)域中的至少兩個目標像素點；
[0043] 第一確定模塊，用于確定每一個所述目標像素點對應的紋理方向和紋理強度；
[0044] 第二確定模塊，用于確定每一個所述目標像素點對應的紋理方向和紋理強度的 熵，并根據(jù)全部的所述熵得到所述指定圖像區(qū)域的視覺熵。
[0045] 基于第二方面，在第一種可行的實施方式中，所述第二確定模塊用于，計算所述指 定圖像區(qū)域中的所有目標像素點對應的紋理方向和紋理強度的聯(lián)合熵，并將所述聯(lián)合熵作 為所述指定圖像區(qū)域的視覺熵；
[0046] 或者，所述第二確定模塊用于計算所述指定圖像區(qū)域中的所有目標像素點對應的 紋理方向的熵和所述指定圖像區(qū)域中的所有目標像素點對應的紋理強度的熵的加權平均 值，并將所述加權平均值作為所述指定圖像區(qū)域的視覺熵。
[0047] 基于第二方面，在第二種可行的實施方式中，所述第一確定模塊包括：
[0048] 第一獲取單元，用于獲取每一個所述目標像素點的參數(shù)集合，所述參數(shù)集合包括 該目標像素點在至少一個預設方向的梯度參數(shù)，其中，一個預設方向對應一個梯度參數(shù)；[0049] 確定單元，用于根據(jù)每一個所述目標像素點的參數(shù)集合確定該目標像素點所對應 的紋理方向；
[0050] 第一量化單元，用于對每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中所包含的梯度參數(shù)進 行量化，獲得該目標像素點所對應的紋理強度。
[0051] 基于第二方面第二種可行的實施方式，在第三種可行的實施方式中，所述確定單 元包括：
[0052] 第一比較子單元，用于將每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中所包含的梯度參數(shù) 與預設閾值進行比較；
[0053] 第一確定子單元，用于若該目標像素點的參數(shù)集合中所包含的梯度參數(shù)均小于預 設閾值，則將平坦方向或任意一個所述預設方向確定為該目標像素點所對應的紋理方向；
[0054] 第二確定子單元，用于若該目標像素點的參數(shù)集合中至少有一個梯度參數(shù)大于預 設閾值，則將該目標像素點的參數(shù)集合中的最大梯度參數(shù)所對應的預設方向確定為該目標 像素點所對應的紋理方向，或者將與該目標像素點的參數(shù)集合中的最大梯度參數(shù)所對應的 預設方向相垂直的方向確定為該目標像素點所對應的紋理方向。
[0055] 基于第二方面第二種可行的實施方式，在第四種可行的實施方式中，所述第一確 定單元包括：
[0056] 第二比較子單元，用于將每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中所包含的梯度參數(shù) 與預設閾值進行比較；
[0057] 第三確定子單元，用于若該目標像素點的參數(shù)集合中所包含的梯度參數(shù)均小于預 設閾值，則將預先設定的默認方向確定為該目標像素點所對應的紋理方向，其中，所述預先 設定的默認方向為平坦方向或者所述至少一個預設方向中的任意一個預設方向；
[0058] 第四確定子單元，用于若該目標像素點的參數(shù)集合中至少有一個梯度參數(shù)大于預 設閾值，則將該目標像素點的參數(shù)集合中的最小梯度參數(shù)所對應的預設方向確定為該目標 像素點所對應的紋理方向，或者將與該目標像素點的參數(shù)集合中的最小梯度參數(shù)所對應的 預設方向相垂直的方向確定為該目標像素點所對應的紋理方向。
[0059] 基于第二方面第二種可行的實施方式，在第五種可行的實施方式中，所述確定單 元包括：
[0060] 獲取子單元，用于獲取每一個所述目標像素點的鄰域像素點，所述鄰域像素點為 以該目標像素點為中心的預設區(qū)域范圍內的像素點；
[0061] 組成子單元，用于將每一個目標像素點及該目標像素點的鄰域像素點組成目標區(qū) 域，并獲取每一個所述目標區(qū)域中所有像素點的像素值；
[0062]第五確定子單元，用于確定每一個所述目標區(qū)域中最大像素值所對應的像素點和 最小像素值所對應的像素點；在每一個所述目標區(qū)域中最大像素值所對應的像素點和最小 像素值所對應的像素點之間的連線與每一個所述預設方向之間所形成的角度中，將所述角 度最小的預設方向確定為該目標像素點所對應的紋理方向。
[0063]基于第二方面第二種可行的實施方式，在第六種可行的實施方式中，所述確定單 元用于，將每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中的最大梯度參數(shù)所對應的預設方向確定為 該目標像素點所對應的紋理方向，或者將與每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中的最大梯 度參數(shù)所對應的預設方向相垂直的方向確定為該目標像素點所對應的紋理方向。
[0064]基于第二方面第二種可行的實施方式，在第七種可行的實施方式中，所述確定單 元用于，將每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中的最小梯度參數(shù)所對應的預設方向確定為 該目標像素點所對應的紋理方向，或者將與每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中的最小梯 度參數(shù)所對應的預設方向相垂直的方向確定為該目標像素點所對應的紋理方向。
[0065]基于第二方面第二種可行的實施方式，在第八種可行的實施方式中，所述第一量 化單元用于，將每一個所述目標像素點的參數(shù)集合中的最大梯度參數(shù)進行量化，并將量化 值確定為該目標像素點對應的紋理強度。
[0066]基于第二方面第二種可行的實施方式，在第九種可行的實施方式中，所述第一量 化單元用于，當每一個所述目標像素點的所述參數(shù)集合中包括至少兩個梯度參數(shù)時，分別 將每一個所述目標像素點的所述參數(shù)集合中的最大梯度參數(shù)與第二大梯度參數(shù)的加權平 均值進行量化，并將量化結果確定為該目標像素點對應的紋理強度。
[0067]基于第二方面，在第十種可行的實施方式中，所述第一確定模塊包括：
[0068]第二獲取單元，用于獲取每一個所述目標像素點的第一梯度參數(shù)與第二梯度參 數(shù)，所述第一梯度參數(shù)為該目標像素點在第一預設方向的梯度參數(shù)，所述第二梯度參數(shù)為 該目標像素點在第二預設方向的梯度參數(shù)；所述第一預設方向與所述第二預設方向不同； [0069] 計算單元，用于根據(jù)每一個所述目標像素點的所述第一梯度參數(shù)與所述第二梯度 參數(shù)，計算該目標像素點的參考角，所述參考角為該目標像素點的實際紋理方向相對于所 述第一預設方向或者所述第二預設方向之間的角度；
[0070] 比較確定單元，用于將每一個所述目標像素點的所述參考角與至少一個預選參考 角進行比較，并將比較差值最小的預選參考角所對應的預選方向確定為該目標像素點對應 的紋理方向；其中，所述預選參考角為該預選參考角所對應的預選方向相對于所述第一預 設方向或者所述第二預設方向之間的角度；
[0071]第二量化單元，用于對每一個所述目標像素點的所述第一梯度參數(shù)與所述第二梯 度參數(shù)中的最大值進行量化處理，獲得該目標像素點所對應的紋理強度，或者對每一個所 述目標像素點的所述第一梯度參數(shù)與所述第二梯度參數(shù)的加權平均值進行量化處理，獲得 該目標像素點所對應的紋理強度。
[0072]本發(fā)明實施例中，獲取指定圖像區(qū)域中每一個目標像素點對應的紋理方向和紋理 強度之后，確定每一個目標像素點對應的紋理方向和紋理強度的熵，并根據(jù)全部目標像素 點的熵得到指定圖像區(qū)域的視覺熵。本發(fā)明實施例中視覺熵的獲取過程不僅考慮了各個目 標像素點的紋理方向，也考慮了各個目標像素點的紋理強度，所獲取到的視覺熵準確性高， 能夠真實反映指定圖像區(qū)域的復雜程度。
【附圖說明】
[0073] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例描述 中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施 例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲 得其他的附圖。
[0074] 圖1是本發(fā)明實施例提供的一種視覺熵獲取方法的流程示意圖；
[0075] 圖2是本發(fā)明實施例提供的另一種視覺熵獲取方法的流程示意圖；
[0076] 圖3是本發(fā)明實施例提供的又一種視覺熵獲取方法的流程示意圖；
[0077] 圖4是本發(fā)明實施例提供的又一種視覺熵獲取方法的流程示意圖；
[0078] 圖5a是本發(fā)明實施例提供的一種紋理方向確定方法的流程示意圖；
[0079] 圖5b是本發(fā)明實施例提供的另一種紋理方向確定方法的流程示意圖；
[0080] 圖5c是本發(fā)明實施例提供的又一種紋理方向確定方法的流程示意圖；
[0081] 圖6是本發(fā)明實施例提供的又一種視覺熵獲取方法的流程示意圖；
[0082] 圖7是本發(fā)明實施例提供的一種預選方向示意圖；
[0083] 圖8是本發(fā)明實施例提供的一種視覺熵獲取裝置的結構示意圖；
[0084] 圖9是本發(fā)明實施例提供的另一種視覺熵獲取裝置的結構示意圖；
[0085] 圖10a是本發(fā)明實施例提供的又一種視覺熵獲取裝置的結構示意圖；
[0086] 圖10b是本發(fā)明實施例提供的又一種視覺熵獲取裝置的結構示意圖；
[0087] 圖10c是本發(fā)明實施例提供的又一種視覺熵獲取裝置的結構示意圖；
[0088] 圖11是本發(fā)明實施例提供的又一種視覺熵獲取裝置的結構示意圖。
[0089] 圖12是本發(fā)明實施例提供的又一種視覺熵獲取裝置的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0090] 下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā) 明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施 例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0091] 本發(fā)明實施例所述的視覺熵獲取方法可以應用在圖像質量評價方法或圖像編碼 處理方法中。
[0092] 當應用在圖像質量評價方法中時，圖像質量評價的具體過程為：當圖像IX經過處 理(例如有損壓縮、模糊等)得到圖像n時，從圖像n中選取U個指定圖像區(qū)域Yu(u=l，… ，U，U為正整數(shù))，從圖像IX中選取與Yu對應的指定圖像區(qū)域Xu。計算指定圖像區(qū)域Xu的 視覺熵Eu;使用所述視覺熵Eu對圖像區(qū)域Yu中若干個指定圖像區(qū)域的失真強度進行加權 處理，并對加權處理后的失真強度求平均，得到指定圖像區(qū)域Yu的平均失真強度ERu;對所 有ERu作匯聚處理得到平均值ERA，作為圖像Y的質量評分，所述ERA越大，則圖像n的質 量越差。
[0093] 當應用在圖像編碼處理方法中時，可以從多種編碼模式中選擇一種代價最小的編 碼模式進行編碼，具體的處理方法為：對圖像區(qū)域X，使用M種編碼模式分別進行預編碼，得 到重建圖像區(qū)域Ym和編碼比特數(shù)BITm，m=l，. ..，M;所述M種編碼模式可以為幀內（Intra) 編碼模式、幀間（Inter)編碼模式、差分脈沖編碼調制（DPCM)編碼模式等。計算圖像區(qū)域X