论文研究-利用相位一致性的图像质量评价方法.pdf

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各种图像处理建立在有效性地提取图像特征之上,如图像分类、分割和图像质量评价等,因此获取有效的图像特征对于图像处理意义十分重大。不同于在图像灰度的突变点处直接定义图像特征,相位一致性(PC)在傅里叶分量的相位保持高度一致的位置观测图像特征,获得了丰富的特征信息和精确的特征定位,与人类视觉系统(HVS)对图像特征的认知相符。提出了一种新的基于相位一致性特征的图像质量评价方法。该方法使用退化与参考图像的相位一致性在局部区域的相似度来测量图像质量的退化程度;并且考虑到相位一致性是纹理和边缘的反应,而人类视觉系统对纹理丰富的区域较为敏感,利用相位一致的局部最值作为加权值,将局部的相似度结合为单个的图像质
l8 015,51(2) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 q (x)=arctan 2(e, (x),o() (5) 而F(x)=∑en(x),H(x)=∑(x)分别表示偶对称滤波 器响应和奇对称滤波器响应之和,则相位一致性可定义 为响应向量之和的长度与响应向量长度之和的比 E(r) PC(x) (6) (a)原始图像 (b)相位一致性特征 ∑42(x)+e 其中 E(x)=√F(x)+H(x) 称为局部能量函数,表示响应向量之和的长度;ε为正 数,防止响应向量长度之和太小。 12二维信号的相位一致性 (c)Sobe梯度计算(d) Laplacian柳度计算 图3图像及其纹理 选择不同方向θ,通过高斯定向扩展函数将一维 log- Gabor滤波器推广到二维 仅有一个PC值为0,则互相关系数为0;其余情况,互相 关系数定义为 -(g(o/0) ZNCCO 其中0=mJ,j={0,1,…,J-1,J是方向数,oa确定滤 (PC(x)-PC)(PC,(x)-PC2) -l-1 波器的角度带宽。对∵维信号在方向θ,和尺度n下进 行滤波,得到在点x处的滤波响应向量[en.e(x)On.(x ∑(PC(x)-rC)∑∑(PC2(x)-PC2) 进一步可获得方向和尺度n上的响应向量的幅值:其中PC,pC2表示参考图像与退化图像在每个对应子 An(x) (x (9 块的均值;M,N表示子块的大小,在本文中均取值为 步骤3采用融合策略,将每个分块的互相关系数结 和局部能量函数 合成一图像质量评分值。考虑到不同子块对视觉观测 En,(x)=|F2(x)+20(x) 具有不同的重要性,如边缘区域比光滑区域提供更多的 其中: 视觉信息,而PC值又是局部边缘的反映,本文提出 Fn,(x)=∑ena(x) (11)种新的融合方法:使用每个对应子块的均值最大值 PCm(=max(PCPC,) (15) L o(x= ∑n (x) (12) 作为加权系数。于是得到图像质量评价指标: 在点x处二维相位一致性定义为 ∑ ∑PCn()ZNCC( EA(x) WZNCC PC(r) (13) ∑∑An5(x)+E 1.3基于相位一致性图像质量指标 为了便于比较,本文也提出了对子块的相关系数 相位一致性包含了完整的图像的纹理结构成分,理平均加权的评价指标 论和实验都证明了相位一致性与人类视觉系统IVS对 ZNCC=∑ZNCC( (17) 图像特征的认知相符叫,并且同时还具有对图像亮度和 对比度的不变性。与时域梯度算法相比,相位一·致性可 荻得更丰富的局部特征信息和精确的特征定位(见图3)。 2实验与分析 为此本文提出了基于相位一致性的图像质量评价2.1各种尖真类型的图像质量评价比较实验 方法。具体运算步骤如下: 为了验证本文提出的评价指标,采用关国 TEXAS 步驟Ⅰ利用lυg- Gabor滤波器分别计算參考图像与大学图像和视频工程实验室提供的图像质量评价Live 退化图像每个像素点x的相位致性PC(x)和PC2(x)。数据库与PSNR、SsM和FSIM进行比较实验。该图 步骤2将PC(x)和PC2(x)分为不重叠的子块,在像库包括了5类失真图像:PFG2000缩(jn2k),IPFG 毎个对应子块=1,2,…,J)中求局部的互相关系压缩失真(jpeg),噪声失真(wn),高斯模糊失真( blur 数:若PC值均为0,则设互相关系数为1;若两者中有且以及传输失真( Fastfading),共982幅。实验室给出了平 杨迪威,余绍权:利用相位一致性的图像质量评价方法 2015,51(2) 19 均主观评分差值(DⅥOS)作为图像质量的真实评分标所获得的主观评分预测值 DMOSp与主观评价值 值。通过 MATLAB中的曲线拟合工具箱 stool所提供DMOS有较好一致性。 的拟合函数,建立起客观评价指标ZNCC和 WZNCO与 为了评价预测结果的优劣,两个标准用来衡量客 主观评价DMOS的单调的映射关系,进而将客观评价观评价指标的性能,即: 指标映射为主观评分预测值 DMOSp。5类失真图像与 (1)主观评价值(DMOS)与主观预测评价值 DMOSp 所有图像的拟合结果见图4,从图4可以看出,由客观指之间相关系数( Correlation coefficient,CC),值越大,说 JPEG图像 拟合曲线 70 k WN图像 拟合曲线 70 :去 20 201 JP2K图像 0 拟合曲线 0 0.20.40.60.81.0 0.40.60.81.0 0.20.40.6 81.0 ZNCC ZNCC ZNCC Blur图像 Fading图像 拟合曲线 data> 拟合曲线 data3 data 4 日舒 拟合由线 0.20.40.60.81 40.60.81.0 ZNCC ZNCC ZNCC (a)指标ZNCC对主观评分值DMOS N图像 拟合曲线 声 50 JP2K图像 +JPEG图像 拟合曲线 拟合曲线 00.2041.60810 4 0).60.8 0.6 WZNCC WZNCC WZNCC Blur图像 t Fading图像 拟合曲线 拟合曲线 70 0 出8 20 0.40.60.81.0 0.2040.60.81.0 0.20.40.60.81.0 WZNCC WZNCC WZNCC b)指标 WENCO对主观评分值DMOS 图4评价指标ZNCC和 WZNCC在Live图像库的DMOS散点图 20 015,51(2) Computer Engineering and4 pplications计算机工程与应用 明评价预测的准确度越扃。 (2)秩相关系数( Spearman Rank- Order Correlation Coefficient, SROCC),川于评价预测的单调性,值越大, 单调性越好。ZNCC与 WZNCO的统计结果见表1~2。 表1相关系数(CC)比较 评价指标JPEG2 k JPEG Wn Blur Fastfadiny ALL PSNR0.9532089180.96160.8776D89350.9106 SSIM0.93300.9407094140.89310.91070.9097 FSIM0.9617095460.92640.95110920809597 ZNCC0.95460.94930.96580.96360.96620.9523 WZNCO0.9546095800.97180.96900.95680.9545 (a)不同对比度的图像 表2秩相关系数( SROCO)比较 1.0 评价指标JPEG2 k JPEG Wn Blur Fastfading ALL PSNR0.90780.88610.91480.84040.91820.8629 08 sSIM0.94640.9307098390.89130.94720.9105 FSSIM0.9814096240.97950.98280.97070.9634 0 ZNCC0.93800.92930.92660.95040.96180.9384 ]0.6 WaCO WZNCO0.95800.93240.96080.96990.96850.9508 0.5 FSIM SSIM 为了方便比较,表1~2也列出了PSNR,SSIM、FSIM 0.4 的评价结果。其中PSNR和SSIM是图像质量评价最 常用的两种方法;FSIM是图像质量评价较新的研究 不同对比度的图像 成果。从表1~2可以看出:与PSNR、SSIM、FSIM相比, (b)各种图像质量指标的比较 平均加权的评价指标NCC有着较好的预测稳定性,但 图5指标对比度的不变性 预测单调性不如SM、FSM:而考虑视觉特性的是,本文所提出的图像质量指标对图像亮度和对比度变 WZNC对ZCC预测单调性有了明显提高,整体性能化不敏感。 可以超过SsIM、并接近较先进的评价方法FSIM。因 而,实验结果可说明图像的相位一致性与人眼视觉特征参考文献 保持高度一致,可以很好地反映图像的视觉退化;其次,山潘舂华,朱同林,刘浩图像质量的HVs评价方法U计算 采用相位一致性的局部均值最大值作为权值的融合策 札工程与应用,2010.46(4):149-151 咯,可以有效地提高图像质量评价指标的预测性能。 [2]孔繁锵结合HⅤS和相似性度量的图像质量评价测度[J 22对比度调节的图像质量评价 中国图象图形学报,2011,16(7):1184-1190 相位一致性可以克服图像亮度以及对比度变化的3 handler d m, Hemami S SVSNR: a wavelet-based visual 依赖性,因此通过相位一致性所构造的图像质量指标应 signal-to-noise ratio for natural images[J].IEEE Transac tions on Image Processing, 2007. 16(9): 2284-2298 该具备同样的性质 为了验证本文所构造的图像质量评价指标的这种(4] Wang Z, Bovik A c, Sheikh, et al. Image quality assess ment: from error visibility to structural similarity[JIEEE 不变特征,设计以下实验:利用 Matlab中 imadjust函数 ransactions on Image Processing, 2004, 13(4): 600-612 改变图3(a)的对比度,获得不同对比度程度的图像(见[5]LiCQ, Bovik A C. Content-partitioned structural similarity 图5(a)),对其进行图像质量评价:为了方便比较,将其 index for image quality assessment[J]. Signal Processing 他质量指标SSIM,FSM与本文提出的指标 WZNCO对 mage Communication, 2010, 25: 517-526 比,从中不难发现 WZNCO对图像对比度的改变不敏感 [6 Wang K, Xiao P, Feng X, et al. Image feature detection from phase congruence based on two-dimensional Hil 3小结 bert transform[J]. Pattern Recognition Letters. 2011, 32(15) 2015-2024 本文利用相位一致性(PC)所提取出图像特征,从 [7]唐彩虹,江艳霞,王娟基于分块相位一致性的人脸识别算 图像颊谱的角度构造出一种新的图像质量客观评价方 法[J计算机工程与应用,2012,48(36):201-204 法实验表明,本文所构造的图像质量指标评价结果具[8]王友,李振兴,林维斯,等结合HⅤs和相似特征的图像 有较高的主客观一致性。这源于相位一致性原理与人 质量评估方法[仪器仪表学报,2012,33(7):1606-1613 类视觉系统HVS对图像特征的认知相符。尤为重要的 (下转25页)

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