图像质量评价方法、系统、计算机可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114119560A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111431332.1(22)申请日2021.11.29(71)申请人杭州国家集成电路设计产业化基地有限公司地址310000浙江省杭州市滨江区六和路368号一幢（北）四楼B4125室(72)发明人丁勇严麒陈丽霞任佳莹胡颖蔚蔡舒群(74)专利代理机构杭州裕阳联合专利代理有限公司33289代理人杨琪宇(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图4页(54)发明名称图像质量评价方法、系统、计算机可读存储介质(57)摘要本发明公开一种图像质量评价方法、系统、计算机可读存储介质，其中方法包括：获取相对应的目标图像及参考图像；计算所述目标图像和所述参考图像的差异特征，获得用于表征所述目标图像与所述参考图像的边缘特征的差异性的第一差异特征，用于表征所述目标图像与所述参考图像的频域特征的差异性的第二差异特征，用于表征所述目标图像与所述参考图像的纹理特征的差异性的第三差异特征，其中第一差异特征包括横向亮度差异特征、纵向亮度差异特征、幅值差异特征和梯度差异特征；基于所述第一差异特征、所述第二差异特征和所述第三差异特征确定所述目标图像的图像质量。本发明能够对目标图像进行质量评价，且评价结果贴合人眼主观的评价标准。CN114119560ACN114119560A权利要求书1/2页1.一种图像质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：获取目标图像及所述目标图像相对应的参考图像；计算所述目标图像和所述参考图像的差异特征，获得第一差异特征、第二差异特征和第三差异特征，其中第一差异特征用于表征所述目标图像与所述参考图像的边缘特征的差异性，第二差异特征用于表征所述目标图像与所述参考图像的频域特征的差异性，第三差异特征用于表征所述目标图像与所述参考图像的纹理特征的差异性，所述第一差异特征包括横向亮度差异特征、纵向亮度差异特征、幅值差异特征和梯度差异特征；基于所述第一差异特征、所述第二差异特征和所述第三差异特征确定所述目标图像的图像质量。2.根据权利要求1所述的图像质量评价方法，其特征在于，获取所述第一差异特征的方法包括以下步骤：分别提取所述目标图像和所述参考图像的边缘特征，获得相应的目标边缘特征和参考边缘特征，其中边缘特征包括横向亮度值、纵向亮度值、幅值和梯度；基于所述目标边缘特征，分别计算各边缘特征所对应的平均值，获得相应的目标平均特征；基于所述参考边缘特征，分别计算各边缘特征所对应的平均值，获得相应的参考平均特征；基于所述目标边缘特征、参考边缘特征、目标平均特征和参考平均特征，分别计算各类边缘特征所对应的差异特征，获得相应的第一差异特征。3.根据权利要求2所述的图像质量评价方法，其特征在于，计算当前边缘特征所对应的第一差异特征的公式为：其中，C表示当前边缘特征所对应的第一差异特征，N表示所述目标图像的总像素数，Dn表示所述目标图像中第n点像素所对应的目标边缘特征，表示所述当前边缘特征所对应的目标平均特征，Rn表示所述参考图像中第n点像素所对应的参考边缘特征，表示所述当前边缘特征所对应的参考平均特征，所述目标边缘特征和所述参考边缘特征与所述当前边缘特征相对应。4.根据权利要求1至3任一所述的图像质量评价方法，其特征在于，获取第二差异特征的方法包括以下步骤：对目标图像进行图像增强，获得相应的目标增强图像；对参考图像进行图像增强，获得相应的参考增强图像；获取预设的滤波器组，所述滤波器组包含至少一个具有滤波器尺度和滤波器方向的log‑Gabor滤波器，各log‑Gabor滤波器的滤波器尺度或滤波器方向不同；基于各log‑Gabor滤波器，分别对所述目标增强图像进行特征提取，获得若干个目标频域特征；2CN114119560A权利要求书2/2页基于各log‑Gabor滤波器，分别对所述参考增强图像进行特征提取，获得与所述目标频域特征一一对应的参考频域特征；计算相对应的目标频域特征和参考频域特征的差异特征，将所得差异特征作为相应的第二差异特征。5.根据权利要求4所述的图像质量评价方法，其特征在于，计算相对应的目标频域特征和参考频域特征的卡方距离，将所得卡方距离作为相应的第二差异特征。6.根据权利要求4所述的图像质量评价方法，其特征在于：所述滤波器尺度的最大尺度为4。7.根据权利要求5或6所述的图像质量评价方法，其特征在于，获取第三差异特征的方法包括以下步骤：基于局部四值模式对目标图像进行特征提取，获得相应的目标纹理特征；基于局部四值模式对参考图像进行特征提取，获得相应的参考纹理特征；计算所述目标纹理特征和所述参考纹理特征的差异特征，获得所述第三差异