基于多尺度轮廓波特征的全参考光场图像质量评价方法.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CN111524104A(43)申请公布日2020.08.11(21)申请号202010285704.3(22)申请日2020.04.13(71)申请人华侨大学地址362000福建省泉州市丰泽区城东城华北路269号(72)发明人曾焕强黄海靓陈婧朱建清曹九稳马凯光(74)专利代理机构厦门市首创君合专利事务所有限公司35204代理人张松亭杨锴(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T5/50(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图1页(54)发明名称基于多尺度轮廓波特征的全参考光场图像质量评价方法(57)摘要本发明涉及一种基于多尺度轮廓波特征的全参考光场图像质量评价方法，基于光场图像表面的轮廓和曲线具有感知相关性，通过具有良好各向异性的多尺度多方向轮廓波变换有效地捕捉光场图像中场景结构变化的边缘和轮廓细节，充分考虑了人眼视觉系统对于光场图像的主观感知度，具有较好的光场图像质量评价性能。本发明的实施，能够得到匹配于人眼视觉的主观感知度的评价结果。CN111524104ACN111524104A权利要求书1/3页1.一种基于多尺度轮廓波特征的全参考光场图像质量评价方法，其特征在于，利用多尺度轮廓特征描述光场图像的细节信息，用于反映光场图像中边缘和轮廓结构的变化；步骤如下：1)获取参考光场图像和失真光场图像其中，n表示一组子孔径图像的数量；2)提取参考光场图像Lr的多个尺度s多个方向o的参考轮廓波特征图Rs,o和失真光场图像Ld的多个尺度多个方向的失真轮廓波特征图Ds,o；其中，s＝1,2,3,…,i，o＝1,2,3,…,j；3)融合每个尺度在不同方向下的参考轮廓波特征图Rs,o，得到参考融合轮廓波特征图Rs,e(x,y)；融合每个尺度在不同方向下的失真轮廓波特征图Ds,o，得到失真融合轮廓波特征图Ds,e(x,y)；其中，e表示每个尺度内所含的特征图个数，(x,y)表示光场图像中的像素；4)融合各个尺度的参考融合轮廓波特征图Rs,e(x,y)与失真轮廓波特征图Ds,o，得到多尺度轮廓波特征相似度图CSims,e(x,y)；5)通过池化多尺度轮廓波特征相似度图CSims,e(x,y)，得到多尺度质量评价分数Scores,e；6)基于多尺度质量评价分数Scores,e计算失真光场图像质量评价值。2.根据权利要求1所述的基于多尺度轮廓波特征的全参考光场图像质量评价方法，其特征在于，步骤2)具体如下：2.1)对尺度s的参考光场图像Lr,s进行低通滤波和下采样，得到一个低频分量Lr,s+1；再对Lr,s+1进行上采样和滤波，得到参考光场图像Lr,s的预测图像，计算预测图像与Lr,s的差值，得到对应尺度的高频分量Rbs，具体公式如下：对尺度s的失真光场图像Ld,s进行低通滤波和下采样，得到一个低频分量Ld,s+1；再对Ld,s+1进行上采样和滤波，得到失真光场图像Ld,s的预测图像，计算预测图像与Ld,s的差值，得到对应尺度的高频分量Dbs，具体公式如下：其中，当s＝1时，表示输入图像，DOWN表示下采样，UP表示上采样，F表示低通滤波；2.2)捕获尺度s的参考光场图像Lr,s的高频分量Rbs的方向信息Rbs,o和失真光场图像Ld,s的高频分量Dbs的方向信息Dbs,o，具体公式如下：其中，表示轮廓波方向滤波器组，2k表示分解的方向的数量；2CN111524104A权利要求书2/3页2.3)参考轮廓波特征图Rs,o和失真轮廓波特征图Ds,o具体如下：3.根据权利要求2所述的基于多尺度轮廓波特征的全参考光场图像质量评价方法，其特征在于，低通滤波采用9-7小波滤波器，具体如下：其中，w表示滤波器带宽。4.根据权利要求1所述的基于多尺度轮廓波特征的全参考光场图像质量评价方法，其特征在于，步骤3)具体如下：尺度s＝i的参考融合轮廓波特征图Rs,e(x,y)为参考光场图像Lr的低频子带，失真融合轮廓波特征图Ds,e(x,y)为参考光场图像Ld的低频子带，具体如下：Rs,e(x,y)＝Lr,s；Ds,e(x,y)＝Ld,s；其中，e＝1；计算s＝1,2,3,…,i-1的参考融合轮廓波特征图Rs,e(x,y)和失真融合轮廓波特征图Ds,e(x,y)，每个尺度根据轮廓波长条形的基并成两张特征图，具体如下：其中，∪为并集。5.根据权利要求1或4所述的基于多尺度轮廓波特征的全参考光场图像质量评价方法，其特征在于，步骤4)具体如下：3CN111524104A权利要求书3/3页其中，Cs为稳定系数。6.根据权利要求1所述的基于多尺度轮廓波特征的全参考光场图像质量评价方法，其特征在于，步骤5)具体如下：Ws,e(x,y)＝max(Rs,e(x,y),Ds,e(x,y))。