本发明专利技术涉及一种基于相位一致性和频域熵的无参考图像质量评价方法，其特点是包括以下步骤：通过下采样处理、特征提取处理及特征融合处理，将图像不同尺度下的频域熵直方图曲线特征和相位一致性直方图曲线特征作为图像质量的特征；利用无参考图像质量评价的两步框架将得到的特征映射为图像质量评分。本发明专利技术通过利用图像相位一致性值的直方图曲线特征代替SSEQ算法中空间熵的直方图曲线特征，可以快速且鲁棒地在图像失真类型未知的情况下对图像进行质量评价，提高了算法预测分数与人主观评分之间的一致性，降低了算法的计算时间复杂度，具有更高的预测准确度和更低的计算时间复杂度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像质量评价
，尤其是一种基于相位一致性和频域熵的无参 考图像质量评价方法。
技术介绍
客观图像质量评价目的在于建立可以进行图像质量评价的模型使得这些模型可 以给出与人的主观视觉感受尽量接近的图像质量评分。随着通信技术的发展和数字图像的 普遍应用，客观图像质量评价已成为众多图像应用中的重要的问题，比如图像采集、传输、 压缩、复原和增强。由于主观图像质量评价方法不能用于实时和自动化系统，开发可以自动 和鲁棒地衡量图像质量的客观图像质量评价方法变得越来越必要。基于是否需要未失真的 原始图像，客观图像质量评价方法可分为三类：全参考客观图像质量评价方法、半参考客观 图像质量评价方法和无参考客观图像质量评价方法。 由于未失真的图像在大多数现实场景下不可获得，无参考客观图像质量评价方法 成为唯一的可以被嵌入到图像质量评价应用系统中的方法。早期的客观图像质量评价方法 假设被测图像只经受特定类型的失真，例如针对JP2K或JPEG失真的客观图像质量评价方 法。通常，这些方法提取与视觉质量损失相关的针对特定失真的特征，但是由于这类方法需 要提前知道图像的失真类型，因此，其应用范围受到严重的限制。 与此相反，通用型无参考客观图像质量评价方法是在失真类型未知的情况 下对图像质量进行评价。多数通用型图像质量评价方法是基于训练和学习的框架。 Moorthy 和 Bovik 提出了 BIQI 算法（Moorthy A K, Bovik A C. A two-step framework for constructing blind image quality indices · Signal Processing Letter s, IEEE, 2010, 17(5) :513-516.)，该算法提出用于无参考图像质量评价的两步框架，即 首先对被测图像进行失真类型的分类，然后对图像进行针对特定失真类型的客观质 量评价。他们后来提出同样是基于两步框架的DIIVINE算法（Moorthy A K，Bovik A C. Blind image quality assessment:From natural scene statistics to perceptual quality. Image Processing, IEEE Transactions on, 2011，20 (12):3350-3364.)， 其从小波域提取自然场景统计特征，达到了较好的性能。Saad等提出BLIINDS-II算法 (Saad M A, Bovik A C, Charrier C.Blind image quality assessment:A natural scene statistics approach in the DCT domain. Image Processing, IEEE Transactions on, 2012, 21 (8) :3339-3352.)，其利用块DCT域的自然场景统计特征，并提出了一个快速 的单步框架。BRISQUE算法从空间域提取自然场景统计特征，这使得算法的时间复杂度大 大降低，该算法同时达到了更好的预测性能。L Liu等提出的SSEQ(Liu L, Liu B, Huang H, et al. N〇-reference image quality assessment based on spatial and spectral entropies . Signal Processing: Image Communication, 2014, 29 (8) : 856-863.)从直方 图曲线提取自然场景统计特征并且利用了无参考图像质量评价的两步框架，达到了较好的 预测性能。SSEQ方法利用了频域熵的直方图曲线特征和空间熵的直方图曲线特征，但是空 间熵的直方图曲线特征与图像质量相关性差且基于块空间熵的直方图曲线特征计算时间 复杂度高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于相位一致性和频域熵的无 参考图像质量评价方法，解决现有方法预测性能差、计算时间复杂度高的问题。 本专利技术解决其技术问题是采取以下技术方案实现的： -种基于相位一致性和频域熵的无参考图像质量评价方法，包括以下步骤： 步骤1、通过下采样处理、特征提取处理及特征融合处理，将图像不同尺度下的频 域熵直方图曲线特征和相位一致性直方图曲线特征作为图像质量的特征； 步骤2、利用无参考图像质量评价的两步框架将得到的特征映射为图像质量评分。 而且，所述下采样处理方法为：输入图像以k倍率进行下采样，得到输入图像的η 个尺度的图像，即原始尺度图像、k倍率下采样图像、…、k1-1倍率下采样图像。 而且，所述特征提取处理方法为：在每个尺度图像上计算基于BXB大小的块的频 域熵的值和基于像素的相位一致性的值。 而且，所述特征融合处理方法为：通过分别将相位一致性值和频域熵值按 升序排列，得到排好序的相位一致性值PC = (PC1, PC2, ...，pcm)和频域j：商值F = (Ife1, fe2, · · ·，fen)，其中pcJPl fe」是相位一致性值和局部频域j：商值，m和η分别是每个尺 度的像素个数和BXB大小的块的个数；然后对PC和F进行比例融合，即分别从PC和F 提取中心的q%元素得到【主权项】1. ，其特征在于包括以下步 骤： 步骤1、通过下采样处理、特征提取处理及特征融合处理，将图像不同尺度下的频域熵 直方图曲线特征和相位一致性直方图曲线特征作为图像质量的特征； 步骤2、利用无参考图像质量评价的两步框架将得到的特征映射为图像质量评分。2. 根据权利要求1所述的， 其特征在于：所述下采样处理方法为：输入图像以k倍率进行下采样，得到输入图像的η个 尺度的图像，即原始尺度图像、k倍率下采样图像、…、k 1-1倍率下采样图像。3. 根据权利要求1所述的， 其特征在于：所述特征提取处理方法为：在每个尺度图像上计算基于BXB大小的块的频域 熵的值和基于像素的相位一致性的值。4. 根据权利要求1所述的一种基于相位一致性和频域熵的无参考图像质量评价 方法，其特征在于：所述特征融合处理方法为：通过分别将相位一致性值和频域熵值 按升序排列，得到排好序的相位一致性值PC = (PC1, PC2, ...，pcm)和频域j：商值F = (Ife1, fe2, · · ·，fen)，其中pcJPl fe」是相位一致性值和局部频域j：商值，m和η分别是每个尺 度的像素个数和BXB大小的块的个数；然后对PC和F进行比例融合，即分别从PC和F 提取中心的q%元素得到yx/q ((100-")/200)x"」，>L((100-g)/200)x"」 +1，…，1^L(1W100I)7200) x"」 )和 - (PcL卿〇-?)/2〇0)xn」，PcL(( 100-办200)^」+1，…，^^-(100-^ 00)χ"」）'其中 q 是一个 范围内的常数，最后将PCp和Fp的平均值以及PC和F的偏度值共同组成每个图像尺度的 最终特征 f = (mean (PCp)，skew (PC)，mean (F本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于相位一致性和频域熵的无参考图像质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、通过下采样处理、特征提取处理及特征融合处理，将图像不同尺度下的频域熵直方图曲线特征和相位一致性直方图曲线特征作为图像质量的特征；步骤2、利用无参考图像质量评价的两步框架将得到的特征映射为图像质量评分。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：赵茂铮，白旭，任婧婧，
申请(专利权)人：北京牡丹电子集团有限责任公司数字电视技术中心，
类型：发明
国别省市：北京;11
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