一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法，其首先分別對原始的無失真的立體圖像的左視點圖像和右視點圖像、待評價的失真的立體圖像的左視點圖像和右視點圖像實施結(jié)構(gòu)紋理分離，獲得各自的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像，再采用梯度相似性分別對左視點圖像和右視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像進行評價，采用結(jié)構(gòu)相似度分別對左視點圖像和右視點圖像的紋理圖像進行評價，并通過融合獲得待評價的失真的立體圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值；優(yōu)點在于分解得到的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像能夠很好地表征圖像結(jié)構(gòu)和紋理信息對圖像質(zhì)量的影響，使得評價結(jié)果更加感覺符合人類視覺系統(tǒng)，從而有效地提高了客觀評價結(jié)果與主觀感知的相關(guān)性。
【專利說明】一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種圖像質(zhì)量評價方法，尤其是涉及一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著圖像編碼技術(shù)和立體顯示技術(shù)的迅速發(fā)展，立體圖像技術(shù)受到了越來越廣泛的關(guān)注與應用，已成為當前的一個研究熱點。立體圖像技術(shù)利用人眼的雙目視差原理，雙目各自獨立地接收來自同一場景的左視點圖像和右視點圖像，通過大腦融合形成雙目視差，從而欣賞到具有深度感和逼真感的立體圖像。由于受到采集系統(tǒng)、存儲壓縮及傳輸設備的影響，立體圖像會不可避免地引入一系列的失真，而與單通道圖像相比，立體圖像需要同時保證兩個通道的圖像質(zhì)量，因此對其進行質(zhì)量評價具有非常重要的意義。然而，目前對立體圖像質(zhì)量缺乏有效的客觀評價方法進行評價。因此，建立有效的立體圖像質(zhì)量客觀評價模型具有十分重要的意義。
[0003]目前的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法是將平面圖像質(zhì)量評價方法直接應用于評價立體圖像質(zhì)量，或通過評價視差圖的質(zhì)量來評價立體圖像的深度感知，然而，對立體圖像進行融合產(chǎn)生立體感的過程并不是簡單的平面圖像質(zhì)量評價方法的擴展，并且人眼并不直接觀看視差圖，以視差圖的質(zhì)量來評價立體圖像的深度感知并不十分準確。因此，如何在立體圖像質(zhì)量評價過程中有效地對雙目立體感知過程進行模擬，以及如何對不同失真類型對立體感知質(zhì)量的影響機理進行分析，使得評價結(jié)果能夠更加客觀地反映人類視覺系統(tǒng)，都是在對立體圖像進行客觀質(zhì)量評價過程中需要研究解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種能夠有效地提高客觀評價結(jié)果與主觀感知的相關(guān)性的基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法。
[0005]本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為:一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法，其特征在于它的處理過程為:
[0006]首先，分別對原始的無失真的立體圖像的左視點圖像和右視點圖像、待評價的失真的立體圖像的左視點圖像和右視點圖像實施結(jié)構(gòu)紋理分離，獲得各自的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像；
[0007]其次，通過計算原始的無失真的立體圖像的左視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像中的每個像素點與待評價的失真的立體圖像的左視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像中對應像素點之間的梯度相似性，獲取待評價的失真的立體圖像的左視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值；同樣，通過計算原始的無失真的立體圖像的右視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像中的每個像素點與待評價的失真的立體圖像的右視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像中對應像素點之間的梯度相似性，獲取待評價的失真的立體圖像的右視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值；
[0008]接著，通過計算原始的無失真的立體圖像的左視點圖像的紋理圖像中的每個尺寸大小為8X8的子塊與待評價的失真的立體圖像的左視點圖像的紋理圖像中對應尺寸大小為8X8的子塊之間的結(jié)構(gòu)相似度，獲取待評價的失真的立體圖像的左視點圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值；同樣，通過計算原始的無失真的立體圖像的右視點圖像的紋理圖像中的每個尺寸大小為8X8的子塊與待評價的失真的立體圖像的右視點圖像的紋理圖像中對應尺寸大小為8X8的子塊之間的結(jié)構(gòu)相似度，獲取待評價的失真的立體圖像的右視點圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值；
[0009]再者，對待評價的失真的立體圖像的左視點圖像和右視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值進行融合，得到待評價的失真的立體圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值；同樣，對待評價的失真的立體圖像的左視點圖像和右視點圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值進行融合，得到待評價的失真的立體圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值；
[0010]最后，對待評價的失真的立體圖像的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值進行融合，得到待評價的失真的立體圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值。
[0011]本發(fā)明的基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法具體包括以下步驟:
[0012]①令Sots表示原始的無失真的立體圖像，令Sdis表示待評價的失真的立體圖像，將Sorg的左視點圖像記為{LOTg(x, y)}，將SOTg的右視點圖像記為{R?g(χ, y)}，將Sdis的左視點圖像記為lLdis(x, y)},將Sdis的右視點圖像記為{Rdis(x, y)}，其中，(x, y)表示左視點圖像和右視點圖像中的像素點的坐標位直，l^x^W, l^y^H, W表不左視點圖像和右視點圖像的寬度，H表不左視點圖像和右視點圖像的聞度，LOTg(x，y)表不{Lorg (x, y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值，ROTg(x，y)表示{ROTg(x，y)}中坐標位置為(x, y)的像素點的像素值，Ldis(x，y)表示ILdis(x，y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值，Rdis(x，y)表示{Rdis(x, y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值；
[0013]②分別對{Lorg(x, y)}、{Rorg (x, y)}、{Ldis (χ, y)}和{Rdis (x, y)}實施結(jié)構(gòu)紋理分離，獲得{LOTg (χ, y)}、{Rorg(x, y)} > {Ldis (x, y)}和{Rdis(x，y)}各自的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像,將
ILorg(x, y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對應記為|/二(Aj)j和IRorg(x, y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對應記為和將{Ldis(x,y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對應記為P二(W)I和，將{Rdis(x, y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對應記為和其中，中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值，表示中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值，fZJx,y)表示(OkF)I中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值，/|二“Jd表示中坐標位置為(X，y)的像素點的像素值，O,y)表示中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值，/^(U)表示1中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值，/^s(Λ-, V.)表示中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值，/二(:，刃表示中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值；
[0014]③計算
【權(quán)利要求】
1.一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法，其特征在于它的處理過程為: 首先，分別對原始的無失真的立體圖像的左視點圖像和右視點圖像、待評價的失真的立體圖像的左視點圖像和右視點圖像實施結(jié)構(gòu)紋理分離，獲得各自的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像； 其次，通過計算原始的無失真的立體圖像的左視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像中的每個像素點與待評價的失真的立體圖像的左視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像中對應像素點之間的梯度相似性，獲取待評價的失真的立體圖像的左視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值；同樣，通過計算原始的無失真的立體圖像的右視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像中的每個像素點與待評價的失真的立體圖像的右視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像中對應像素點之間的梯度相似性，獲取待評價的失真的立體圖像的右視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值； 接著，通過計算原始的無失真的立體圖像的左視點圖像的紋理圖像中的每個尺寸大小為8X8的子塊與待評價的失真的立體圖像的左視點圖像的紋理圖像中對應尺寸大小為8X8的子塊之間的結(jié)構(gòu)相似度，獲取待評價的失真的立體圖像的左視點圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值；同樣，通過計算原始的無失真的立體圖像的右視點圖像的紋理圖像中的每個尺寸大小為8X8的子塊與待評價的失真的立體圖像的右視點圖像的紋理圖像中對應尺寸大小為8X8的子塊之間的結(jié)構(gòu)相似度，獲取待評價的失真的立體圖像的右視點圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值； 再者，對待評價的失真的立體圖像的左視點圖像和右視點圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值進行融合，得到待評價的失真的立體圖像的結(jié)構(gòu)圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值；同樣，對待評價的失真的立體圖像的左視點圖像和右視點圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值進行融合，得到待評價的失真的立體圖像的紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值； 最后，對待評價的失真的立體圖像的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值進行融合，得到待評價的失真的立體圖像的圖像質(zhì)量客觀評價預測值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法，其特征在于它具體包括以下步驟: ①令Sors表示原始的無失真的立體圖像，令Sdis表示待評價的失真的立體圖像，將Sors的左視點圖像記為{Lorg(x, y)}，將Sorg的右視點圖像記為{Rorg(x, y)}，將Sdis的左視點圖像記為{Ldis (X，y)},將Sdis的右視點圖像記為{Rdis(X，y)}，其中，(x, y)表示左視點圖像和右視點圖像中的像素點的坐標位直，l≤x≤W, l≤y≤H, W表不左視點圖像和右視點圖像的寬度，H表不左視點圖像和右視點圖像的聞度，Lorg(x，y)表不{Lorg (x, y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值，Rorg(x, y)表示{Rorg(x，y)}中坐標位置為(x, y)的像素點的像素值，Ldis(x，y)表示{Ldis(x，y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值，Rdis(x，y)表示{Rdis(x, y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值； ②分別對{Lorg(X，y)}、{Rorg(x,y)} > {Ldis(x, y)}和{Rdis(x，y)}實施結(jié)構(gòu)紋理分離，獲得{Lorg (X，y)}、{Rorg(x, y)} > {Ldis (x, y)}和{Rdis(x，y)}各自的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像,將ILorg(x, y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對應記為{IstrLorg(x,y)}和{ItexLorg(x,y)},將(Rorg(X,y))的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對應記為{IstrRprg(x,y)}和{ItexRprg(x,y)}將{Ldis (X，y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對應記為{IstrRprg(x,y)}和{ItexRprg(x,y)}將{Rdis(x,y)}的結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像對應記為{IstrRprg(x,y)}和{ItexRprg(x,y)}其中{IstrRprg(x,y)}和{ItexRprg(x,y)表示中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值，表示{IstrRprg(x,y)}中坐標位置為(X，y)的像素點的像素值，IZnrg(X，y)表示{IstrRprg(x,y)}中坐標位置為(x.y}的像素點的像素值{IstrRprg(x,y)}表示{ItexRprg(x,y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值IstrRprg(x,y)表示中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值，{IstrRprg(x,y)}表示{IstrRprg(x,y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值，{IstrRprg(x,y)}表示{IstrRprg(x,y)}中坐標位置為{x，y)的像素點的像素值{IstrRprg(x,y)}表示{IstrRprg(x,y)}中坐標位置為(x，y)的像素點的像素值；③計算{IstrRprg(x,y)}中的每個像素點與{IstrRprg(x,y)}中對應像素點之間的梯度相似性，將{IstrRprg(x,y)}中坐標位置為(x，y)的像素點與{IstrRprg(x,y)}中坐標位置為(x，y)的像素點
之間的梯度相似性記為
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法，其特征在于所述的步驟②中ILots (X，y)}的結(jié)構(gòu)圖像{/二和紋理圖像P二(X.4的獲取過程為: ②-la、將{LOTg(x，y)}中當前待處理的像素點定義為當前像素點；②-2a、將當前像素點在{LOTg(x，y)}中的坐標位置記為P，將以當前像素點為中心的21X21鄰域窗口內(nèi)除當前像素點外的每個像素點定義為鄰域像素點,將以當前像素點為中心的9X9鄰域窗口構(gòu)成的塊定義為當前子塊，并記為(ZUu2)I，將以當前像素點為中心的21 X 21鄰域窗口內(nèi)的每個鄰域像素點為中心的9X9鄰域窗口構(gòu)成的塊均定義為鄰域子塊，將在以當前像素點為中心的21X21鄰域窗口內(nèi)的且以在{LOTg(x，y)}中坐標位置為q的鄰域像素點為中心的9X9鄰域窗口構(gòu)成的鄰域子塊記為
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的一種基于結(jié)構(gòu)紋理分離的立體圖像質(zhì)量客觀評價方法，其特征在于所述的步驟④中的圖像質(zhì)量客觀評價預測值ρ卩的獲取過程為:④-la、分別將f a和I/時/ ν?劃分成
【文檔編號】G06T7/00GK103903259SQ201410105777
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2014年3月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月20日
【發(fā)明者】邵楓, 李柯蒙, 李福翠 申請人:寧波大學