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        基于可控金字塔的無參考圖像質(zhì)量評價模型

        2013-09-11 03:21:04楊玲賢陳和平
        計算機工程與設(shè)計 2013年8期
        關(guān)鍵詞:子帶金字塔主觀

        楊玲賢,陳和平,陳 黎

        (1.武漢科技大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,湖北 武漢430081;2.武漢科技大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,武漢430081)

        0 引 言

        圖像質(zhì)量作為評價圖像采集、編碼壓縮和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)雀鞣N圖像視頻處理系統(tǒng)及算法性能的主要指標(biāo)已成為圖像信息工程領(lǐng)域內(nèi)一項重要的研究課題。圖像質(zhì)量評價包括主觀和客觀兩類評價方法。前者是最直接表征觀察者視覺感知的方法,如 MOS (mean opinion score)值,但獲得MOS既復(fù)雜又費時,且評價過程中的測試圖像、人員、觀測距離以及實驗環(huán)境都會影響評價結(jié)果,很難直接應(yīng)用于實時圖像處理系統(tǒng)中;后者以設(shè)計能準確和自動感知圖像質(zhì)量的計算模型為目標(biāo),如均方誤差 (mean square error,MSE)、峰值信噪比 (peak signal to noise ratio,PSNR)等。相對于主觀質(zhì)量評價,客觀評價方法操作簡單、成本低、實時性好,彌補了主觀評價方法的不足,可以廣泛應(yīng)用于圖像處理。客觀評價方法按照是否需要參考原始圖像分為3種,即全參考 (full-reference,F(xiàn)R)、弱參考 (reduced-reference,RR)和無參考 (no-reference,NR)。鑒于許多應(yīng)用場合無法獲得參考圖像,因此,無參考圖像質(zhì)量評價方法靈活性更強,適用范圍更廣,更具研究價值。相對于FR和RR,NR的研究仍處于起步階段,迄今還沒有統(tǒng)一的無參考質(zhì)量評價方法或標(biāo)準?,F(xiàn)有的方法主要分為三類:①針對特定失真的評價:針對特定的類型如分塊效應(yīng)[1],模糊效應(yīng)[2,3],振鈴效應(yīng)[4]等而設(shè)計算法;②基于訓(xùn)練學(xué)習(xí)的評價:此類算法通過學(xué)習(xí)、訓(xùn)練,在抽取圖像特征的基礎(chǔ)上建立一個能預(yù)測圖像質(zhì)量的模型[5,6];③基于自然場景影像統(tǒng)計特性的評價模型 (natural scene statistics,NSS):該方法假定自然真圖像是所有可獲得圖像的一個很小子空間,本身具有一些失真圖像所不具有的統(tǒng)計特性并具有理想的質(zhì)量。通過對未失真自然圖像的特性統(tǒng)計,計算失真圖像與該統(tǒng)計特性之間的距離即可得到圖像的質(zhì)量評價值。由于圖像的失真類型很多且同一圖像可能同時具有多種失真,故第一種方法無法對不同的失真建立一個通用模型;第二種方法受限于特征提取及學(xué)習(xí)的有效性;由于基于NSS的方法進行自然影像的特性統(tǒng)計與圖像本身內(nèi)容無關(guān),與失真圖像的畸變類型也無關(guān),從而能為圖像的質(zhì)量評價提供通用的模型[7]。

        本文以NSS為基礎(chǔ),依據(jù)人眼視覺特性,提出了基于可控金字塔的圖像特性統(tǒng)計方法,以LIVE數(shù)據(jù)庫中的參考圖像作為特性統(tǒng)計數(shù)據(jù)源,為無參考圖像質(zhì)量評價建立了一個具有通用性的參考模型。實驗結(jié)果表明,該模型能夠一致評價各種失真類型、各種失真強度的圖像質(zhì)量,且與主觀評價方法有較好的一致性。

        1 人類視覺系統(tǒng)

        人類視覺系統(tǒng) (human visual system,HVS)是一個高度復(fù)雜和非線性的系統(tǒng),雖然目前對其認識很有限,但也取得了一些研究成果:文獻 [8]分析了HVS的3個顯著特性;為使客觀評價方法更接近主觀感知,文獻 [9]探討了視覺特點對質(zhì)量評價的影響,而視覺敏感度帶通特性作為HVS最重要的一個特征,可由對比敏感度函數(shù)CSF(contrast sensitivity function)來表征。文獻 [10,11]建立了以下的CSF模型

        圖1 CSF函數(shù)特性曲線

        2 基于Steerable Pyramid的特征提取

        研究顯示,人類視覺通道對水平和垂直方向的刺激最敏感而對角方向的敏感性逐漸減弱。該結(jié)構(gòu)特征與多分辨濾波器組或小波分解有很好的擬合性。因此,采用可控金字塔 (steerable pyramid)[12]多分辨濾波器建??稍趯D像評價時獲得符合主觀感知的效果。

        可控金字塔變換能獨立分解出不同尺度、不同方向的子帶信息,可準確地檢測出目標(biāo)的邊緣、紋理以及奇異點等特征,且具有平移和旋轉(zhuǎn)不變性,有利于減少圖像在處理過程中的失真。頻域內(nèi)的可控金字塔變換分解和重構(gòu)示意圖如圖2所示。

        圖2 可控金字塔分解和重構(gòu)

        其中S()ω和S*()ω分別為原始圖像和重構(gòu)后的圖像;H0()ω、L0()ω、L1()ω分別為高通、低通和窄帶濾波器,Bk()ω是方向可控的帶通濾波器組;2↑和2↓表示上采樣和下采樣。其具體過程是選擇SP[13]濾波器,將一幅圖像通過高通濾波器H0()ω和低通濾波器L0()ω分解得到一個高通子帶和一個低通子帶,低通子帶應(yīng)用k個帶通濾波器Bk()ω和一個低通濾波器后分解為k個帶通子帶及一個低通子帶并下采樣,得到可控金字塔各層圖像模值。

        Moorthy和Bovik的研究發(fā)現(xiàn),高于2個尺度的圖像分解未能提高質(zhì)量評價算法的性能[14],本文選擇了對圖像進行2個尺度12個方向上進行分解,如圖3所示,是對caps圖像進行可控金字塔分解,從而得到24子帶Bθs,其中,θ∈{0°,15°,30°,45°,60°,75°,90°,105°,120°,135°,150°,175°} ,s∈ {1,2}。

        圖3 圖像2尺度12方向分解結(jié)果

        以30°為間隔,其子帶系數(shù)的分布特征如圖4所示。

        從圖4中可以看出,各個子帶系數(shù)的分布近似高斯分布。以下通過對文獻 [15,16]提供的 LIVE IQA 和TID2008數(shù)據(jù)庫進行失真圖像的子帶特征統(tǒng)計,其統(tǒng)計模型描述如下

        式中:μ和σ2——分布參數(shù)的期望和方差,而γ為分布曲線的形狀參數(shù),為滿足正態(tài)分布,本文γ取值為2。α和β定義如下

        圖4 部分子帶系數(shù)分布特征

        對自然圖像而言,系數(shù)分布形式具有上述穩(wěn)定的模型,而不同類型的失真圖像其子帶系數(shù)則會以不同的方式出現(xiàn)不同程度的偏離,這就為質(zhì)量評價提供了理論依據(jù)。圖5顯示了參考圖像與其對應(yīng)的五種失真在第二級0°方向上的系數(shù)變化。

        圖5 不同失真的子帶分布特征

        3 實驗結(jié)果與分析

        本文實驗步驟主要分為3部分:①將29幅未失真圖像作為訓(xùn)練樣本,建立基于NSS的特性分布參考模型;②對失真圖像子帶特征與參考模型偏離度進行計算;③評價結(jié)果的綜合分析。實驗采用LIVEDatabaseRelease2圖庫[15],該圖庫包含29幅未失真圖像,以及具有5種類型共982幅失真圖像,包括JPEG2000壓縮 (227幅)、JPEG壓縮(233幅)、白噪聲 (174幅)、高斯模糊 (174幅)和信道快速衰減失真 (174幅)。并利用圖庫提供的每幅圖像的主觀評價值DMOS (differential mean opinion score)與本文算法結(jié)果進行了對比。

        圖6給出了本文模型的預(yù)測質(zhì)量值與LIVE數(shù)據(jù)庫DMOS對比散點圖,其中,圖6 (a),(b),(c),(d),(e)分別是對由JPEG2000壓縮、JPEG壓縮、白噪聲、高斯模糊和快速衰減失真五種原因引起的降質(zhì)圖像子集的客觀評價值與DMOS值的對比,其中每種失真類型隨機選取150副圖像,圖6(f)是所有5類失真圖像的模型預(yù)測值與DMOS的對比結(jié)果。由散點圖的分布可以看出,本文方法對白噪聲和高斯模糊兩類失真圖像的評價準確度較高,在測量其他單種失真或者多種失真方面也都與主觀評價方法有較好的一致性。

        4 結(jié)束語

        圖6 不同失真評價與DMOS比較

        根據(jù)自然圖像的自相似和尺度不變性等統(tǒng)計特征,提出一種基于可控金字塔變換的多尺度多方向無參考質(zhì)量評價模型。在實際評價過程中,根據(jù)子帶系數(shù)對圖像質(zhì)量的影響程度設(shè)置權(quán)值,并通過計算失真圖像在2個尺度12個方向上的子帶特征與未失真圖像特征模型的偏離程度來度量圖像質(zhì)量,該方法計算簡單,且與圖像內(nèi)容,失真類型無關(guān)。實驗結(jié)果表明,本文方法與主觀評價結(jié)果基本一致。下一步工作將針對減少評價誤差和提高算法性能方面進行深入的研究和探討。

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