申请/专利权人：天津科技大学

申请日：2021-01-04

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN112446878B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.03.14#授权;2021.04.13#实质审查的生效;2021.03.05#公开

摘要：本发明提供了一种基于联合熵的彩色图像质量评价方法，属于数字图像质量客观评价、机器视觉及人工智能的技术领域。本发明利用统计学中的联合熵来度量失真图像与标准图像的质量差异，提供了基于特殊联合熵的图像质量评价方法，解决图像在传输、存储、压缩、编辑等处理时对数字图像带来的质量失真退化问题。本发明所获得的图像失真评价数据，能够客观描述和评价图像的失真退化程度，与人眼感知特性一致。本发明的评价方法可以针对噪声、模糊及JPEG压缩、JPEG2000压缩等失真图像进行客观评价，尤其是低程度失真图像；评价结果符合人眼感知，具有良好的评价性能，可以用于图像融合、图像分析及智能检测等领域，具有很好的应用潜力和价值。

主权项：1.一种基于联合熵的彩色图像质量评价方法，其特征在于，所述的评价方法是利用联合熵对彩色图像的失真进行评价，所述的联合熵的计算是利用两幅数字图像，分别为图像I1和图像I2，通过下列操作来实现的：操作1：将两幅数字图像的像素的红R、绿G、蓝B数据转换为亮度Y、蓝色色度分量Cb、红色色度分量Cr的数据，Y＝0.257R+0.564G+0.098B+16，Cb＝-0.148R-0.291G-0.439B+128，Cr＝0.439R-0.368G-0.071B+128，R、G、B、Y、Cb、Cr的取值范围均为0-255，所得到的图像I1和图像I2的Y、Cb、Cr数据集分别为Y1、Cb1、Cr1和Y2、Cb2、Cr2，然后由之获得Y1～Y2、Cb1～Cb2和Cr1～Cr2数据集对；操作2：利用关系式 计算由操作1所获得的Y1～Y2、Cb1～Cb2和Cr1～Cr2数据集对的联合熵，分别为HY、HCb和HCr；所述的关系式中，X和Y为数据集，由之构成了X～Y数据集对，X和Y的大小完全相同且其内的数据一一对应；x、y为X、Y数据集的同样位置的数据，由之构成了数据对x，y；px，y为X～Y数据集对内部的数据对x，y的数目与X～Y数据集对的所有数据对的总数目的比值；然后，对所获得的联合熵HY、HCb和HCr执行加权处理得到图像I1和图像I2的联合熵Hco＝αHY+βHCb+γHCr，其中的α+β+γ＝1；所述的基于联合熵的彩色图像质量评价方法，包括如下步骤：步骤1：输入标准图像Iref和失真图像Idis；步骤2：根据所述的联合熵的计算的操作1和操作2，将标准图像Iref作为图像I1、失真图像Idis作为图像I2，计算标准图像Iref和失真图像Idis之间的联合熵Hco-ref-dis；步骤3：根据所述的联合熵的计算的操作1和操作2，将标准图像Iref作为图像I1、标准图像Iref作为图像I2，计算标准图像Iref和标准图像Iref之间的联合熵Hco-ref-ref；步骤4：对步骤3所获得的联合熵Hco-ref-ref和Hco-ref-dis执行归一化处理，得到的失真图像Idis的失真评价数据S，

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津科技大学 一种基于联合熵的彩色图像质量评价方法

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