本发明专利技术涉及一种感知立体图像质量的客观评价算法，包括：获取参考图像和失真图像各自的感知亮度图；使用余弦对数滤波器组将参考图像和失真图像的感知亮度图分分别分解为五个带通图像；筛出失真图像中与参考图像无法察觉出差异的像素点；使用对比度敏感度函数构造各通道门限，判断参考图像和失真图像带通图像中被掩盖的像素点；分别计算左右视点质量的评价指标，再使用平均值法得到立体图像质量评价指标。本发明专利技术能够对立体图像质量做出准确评价。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理领域，涉及一种图像质量评价方法，尤其是涉及一种感知立 体图像质量的客观评价方法。
技术介绍
近些年来，图像编码技术和立体显示技术飞速发展，立体图像处理技术受到越来 越多的关注，逐渐成为国内外相关领域的研究热点。相对于平面图像带给人们的视觉体验， 立体图像更胜一筹，带给人们更加真实的感受和震撼的临场感。然而相对于平面图像，立体 图像在采集、传输和存储过程中所占用的数据空间却大幅度地提高，在降低数据空间占有 量的前提下如何保证立体图像的质量，将直接影响立体图像处理技术的发展。 立体图像质量评价方法分为两种：主观评价与客观评价。立体图像质量客观评价 方法中图像的最终信宿是人类，其结果可靠性较高。但因为主观方法费时费力，且易受到被 试情绪、疲劳度和测试环境等因素的影响，故在实际应用中受到严重的限制。立体图像质量 客观评价方法是通过模拟人类视觉系统（HumanVisualSystem，HVS)构建数学模型或给出 符合人眼视觉特性的数学公式的方法，计算出确定的数值作为客观评价结果，用以代替人 类评价立体图像的质量与立体感。相比主观评价方法，立体图像质量客观评价方法省时省 力，比较实用，可以用于质量检测系统，也可以嵌入图像处理系统。因此，建立一套准确有效 的立体图像质量评价机制具有长远意义。
技术实现思路
本专利技术旨在解决现有图像评价技术的缺陷，使用对比度敏感度函数筛选剔除无法 被察觉的像素点，并利用门限值判断各带通图像中的每个像素点是否被掩盖，实现对比度 掩盖效应的建模，有效的提高客观评价结果与人类主观感受之间的一致性。对立体图像质 量做出准确评价。本专利技术是通过下述技术方案实现的： -种，包括下列步骤： 第一步：对参考图像和失真图像分别进行亮度非线性变换，根据人眼的感觉亮度 S与图像实际亮度L成对数线性关系的定律，得到感知亮度图； 第二步：使用余弦对数滤波器组将参考图像的感知亮度图分解为五个带通图像 bi (X，y)，i为余弦对数滤波器编号，i= 1~5,和一个低通子带1。(X，y);对于每个带通图 像，按照如下公式得到局部亮度均值图并通过局 部均值图计算每个带通图像的对比度图，其中（x，y)为图像时域像素点 的坐标；按照上述方法对失真图像的感知亮度图进行处理； 第三步：筛出失真图像中与参考图像无法察觉出差异的像素点： (1)计算各个带通图像对比度最小可辨别门阳式 中，A(f)为对比度敏感度函数，f为图像空间频率， 此处f=i= 1，2, 3, 4, 5 ; ⑵如果参考图像的各个带通图像的对比度图Cl(X，y)的像素点与失真图像的各 个带通图像的对比度图^ (U)的对应像素点的绝对差值小于该像素的t(x，y)，则表明人 眼察觉不出二者的差异；将失真图像带通图像的这些像素赋值为对应的参考带通 图像biO^y)的像素值；最后，保持失真图像的带通图像^爲的剩余像素值不变： 第四步：使用对比度敏感度函数构造各通道门限，判断参考图像和失真图像带通 图像中被掩盖的像素点： (1)计算带通图像门卩，式中，21为余弦对数滤波器组的中心频率，a 为观看角度，A(21/a)为以21/a为空间频率的对比度敏感度函数； (2)参考图像和失真图像的各个带通图像的对比度图像素值若小于其带通图像门 限值^的像素点被掩盖，则将相应的带通图像的像素值赋值为0,剩余像素值维持不变： 第五步：分别计算左右视点质量的评价指标QnQy使用平均值法对左右视点质量 评价指标QnQjJS行求和，得到立体图像质量评价指标Qp，方法如下： (1)对于右视点，首先整合经过第四步处理的参考图像各带通图像，计 算重构的图像〇(x，y) : ^ 公（x，y)为经过第四步处理的参考图像各带通图像；然后计算参考与失真图像的各个带通图像误差和e(x，y)，其中，w为经过第四步处理的失真图像各带通 图像，0为取值在1~4的求和指数，按照如下公式计算信噪比，作为失真图像左视点质量 的评价指标Q1: (2)同理计算右视点图像质量评价指标Qr; (3)最后使用平均值法将左右视点图像质量评价指标进行融合，计算立体图像质 量评价指标评价指标Qp越高，失真图像质量越好。 作为优选实施方式，所述的，第二步中采用 传递函数为的余弦滤波器组对图像进行分解，其中 r为极空间频率坐标，Fjr)是带通滤波器，它们的中心分别为21周潘1像；第四步所述 的测试者在观看点H的观看角度a通过观看距离1^与显示设备高度1^计算得出，即 本方法有效的改善了传统统计学方法忽视人类视觉系统、不能全面的表征图像质 量的缺陷，模拟了多种人类视觉系统的心理物理学特性，能够准确有效地对不同失真的立 体图像进行评价，在评价的有效性与可靠性上都获得了较好的折中。【附图说明】 图1标准立体素材"boy" 图2标准立体素材"family" 图3标准立体素材"flower" 图4标准立体素材"girl" 图5标准立体素材"river" 图6标准立体素材"tree" 图7立体显示设备 图8本方法立体图像质量客观评价模型 图9 "boy"参考左视点图的灰度图与各带通图像，（a)为"boy"参考图像左视点 图的灰度图，图9(b)~（f)分为参考图像各带通图像hO^y)(i= 1，2,3,4,5) 图10优化前后的"boy"失真左视点带通图像，（a)为优化前，（b)为优化 图11被测试者在观看点H的观看角度 图12掩盖效应前后的带通图，（a)为掩盖效应前，（b)为掩盖效应后 图13重构的原始图像。【具体实施方式】 下面结合技术方案详细说明本方法。 本设计使用的参考实验素材均取自宽带无线通信与立体成像研究所提供的立 体信息库，选取图像库中未压缩、未加噪的原始图像共6幅，分别为标准立体素材"boy"、 "family"、"flower"、"girl"、"river"、"tree"，分辨率为 1280*1024,如图 1-6 所示。利 用MATLAB对6幅原始图像做不同程度的压缩与加噪，共得到270幅失真图像，对所有失 真图像做主观评价，记录平均意见值（MeanOpinionScore，M0S)，以验证立体图像主客观 分数的相关性。本方法主观实验使用的立体成像设备是天津市三维显示技术有限公司的 "3DWIND0WS-19A0"，如图7所示。本方法主观实验中，被试包括专业被试与非专业被试，均 具有正常的视差立体感，共20名被试，分别为在校研究生与本科生，男性11名，女性9名， 从事立体信息处理研究的被试共16人，从事其他方向研究的被试共4人。 下面结合图8,对立体图像质量评价方法进行详细说明。 第一步，根据韦伯-费赫涅尔定律，即亮度非线性特性，人眼的感觉亮度S与图像 实际亮度L成对数线性关系。如式（1)所示 S=KlnL+K〇=K，IgL+K。 （1) 其中，S为感知亮度，L为绝对亮度，K为常数，与整幅图像的平均亮度相关，当图像 平均亮度较暗或较亮时，应选择较小的K值。通常根据人眼正常亮度范围，取K= 1。K' = KlnlO,K。为常数。 对于灰度图像，感知亮度增加的速率随着亮度值的增加趋于平缓，即人眼对很黑 或很亮的区域都不敏感。因此，利用式（1)对灰度图像的每个像素的亮度值进行非线性变 换，得到感知亮本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种感知立体图像质量的客观评价算法，包括下列步骤：第一步：对参考图像和失真图像分别进行亮度非线性变换，根据人眼的感觉亮度S与图像实际亮度L成对数线性关系的定律，得到感知亮度图。第二步：使用余弦对数滤波器组将参考图像的感知亮度图分解为五个带通图像bi(x,y)，i为余弦对数滤波器编号，i＝1～5，和一个低通子带l0(x,y)；对于每个带通图像，按照如下公式得到局部亮度均值图li(x,y)=l0(x,y)if i=1l0(x,y)+Σj=1i-1bj(x,y)if i>1,]]>并通过局部均值图计算每个带通图像的对比度图其中(x,y)为图像时域像素点的坐标；按照上述方法对失真图像的感知亮度图进行处理；第三步：筛出失真图像中与参考图像无法察觉出差异的像素点：(1)计算各个带通图像对比度最小可辨别门限式中，A(f)为对比度敏感度函数，f为图像空间频率，此处f＝i＝1,2,3,4,5；(2)如果参考图像的各个带通图像的对比度图ci(x,y)的像素点与失真图像的各个带通图像的对比度图的对应像素点的绝对差值小于该像素的Ti(x,y)，则表明人眼察觉不出二者的差异；将失真图像带通图像的这些像素赋值为对应的参考带通图像bi(x,y)的像素值；最后，保持失真图像的带通图像的剩余像素值不变；第四步：使用对比度敏感度函数构造各通道门限，判断参考图像和失真图像带通图像中被掩盖的像素点：(1)计算带通图像门限式中，2i为余弦对数滤波器组的中心频率，α为观看角度，A(2i/α)为以2i/α为空间频率的对比度敏感度函数；(2)参考图像和失真图像的各个带通图像的对比度图像素值若小于其带通图像门限值ti的像素点被掩盖，则将相应的带通图像的像素值赋值为0，剩余像素值维持不变；第五步：分别计算左右视点质量的评价指标Ql、Qr，使用平均值法对左右视点质量评价指标Ql、Qr进行求和，得到立体图像质量评价指标Qp，方法如下：(1)对于右视点，首先整合经过第四步处理的参考图像各带通图像，计算重构的图像o(x,y)：b′i(x,y)为经过第四步处理的参考图像各带通图像；然后计算参考与失真图像的各个带通图像误差和e(x,y)，e(x,y)=(Σi|bi′(x,y)-b~i′′(x,y)|β)1/β,]]>其中，为经过第四步处理的失真图像各带通图像，β为取值在1～4的求和指数，按照如下公式计算信噪比，作为失真图像左视点质量的评价指标Ql：Ql=10log10(ΣxΣyo2(x,y)ΣxΣye2(x,y));]]>(2)同理计算右视点图像质量评价指标Qr；(3)最后使用平均值法将左右视点图像质量评价指标进行融合，计算立体图像质量评价指标评价指标Qp越高，失真图像质量越好。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李素梅，刘富岩，佟晓煦，侯春萍，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12
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