曾澤興，曾慶寧，蔡曉東，朱利偉，田 柯

（桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院，桂林541004）

基于Gabor小波變換的無參考圖像模糊度評價(jià)?

曾澤興，曾慶寧，蔡曉東，朱利偉，田 柯

（桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院，桂林541004）

當(dāng)前的各種圖像質(zhì)量評價(jià)方法中，模糊是最?？紤]的因素之一。針對模糊度量，基于Gabor小波提出了一種新的評價(jià)方法。首先利用Gabor小波提取圖像高頻信息，把原圖像分割成高頻和低頻部分；然后分別對這兩部分進(jìn)行像素點(diǎn)誤差累計(jì)，算出兩部分的差值平均；最后結(jié)合這兩個值算出模糊度。該方法結(jié)合了人類視覺系統(tǒng)模型和誤差累計(jì)的思想。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模糊質(zhì)量評價(jià)結(jié)果與人主觀評價(jià)結(jié)果的相關(guān)系數(shù)為0.7836，異常值比為0.0443，說明這是一種有效的模糊評價(jià)方法。

Gabor小波；圖像質(zhì)量；模糊圖像；無參考；模糊度評價(jià)；人臉視覺系統(tǒng)模型

1 引 言

近些年來，隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，該領(lǐng)域的研究已吸引了研究人員的廣泛關(guān)注，國內(nèi)外已有許多科研機(jī)構(gòu)和商業(yè)公司投身其中，如美國泰克公司研制的圖像質(zhì)量分析儀已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。另外IBM等就圖像視頻質(zhì)量評價(jià)問題也展開了深入研究［1］。在評價(jià)圖像質(zhì)量時，最?？紤]的影響因素是模糊。已存在的評價(jià)圖像模糊度方法中很多都需要參考圖像，這極大的限制了這些方法的應(yīng)用范圍。

2 相關(guān)工作

圖像質(zhì)量的評價(jià)分為兩大類［2］，一類是主觀評價(jià)法，另外一類是客觀評價(jià)法。在圖像模糊度評估方法中，均方誤差（Mean Square Error，MSE）、峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSN）和結(jié)構(gòu)相似度（Structural Similarity，SSIM）等作為經(jīng)典方法被廣泛使用。MSE和PSNR，主要是計(jì)算參考圖像和模糊圖像的像素差平均值，通過這個值來判斷圖像的模糊度。由于這些方法不考慮像素點(diǎn)之間的關(guān)系，也不考慮人類視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)，這導(dǎo)致了其結(jié)果與人類主觀結(jié)果有很大的差距。為解決這一問題，Wang等提出了SSIM方法，該方法是在亮度、對比度和結(jié)構(gòu)三個層次上作比較的。實(shí)驗(yàn)表明，SSIM的檢測結(jié)果與人的主觀評價(jià)有很高的相關(guān)性。然而，對于有很多平坦區(qū)域的模糊圖像，該方法的檢測效果并不好。

人類視覺系統(tǒng)模型（Human Vision System Model，HVS）認(rèn)為，人類視覺系統(tǒng)對圖像的邊緣和輪廓更加敏感；另一方面，邊緣輪廓對模糊很敏感，所以大多數(shù)的模糊圖像質(zhì)量評估方法都用到了邊緣檢測。其中已提出了很多基于邊緣銳度分析的方法，比如Marziliano等［3］分析了邊緣寬度；Caviedes等［4］利用了局部邊緣峰度；Chuang［5］通過擬合圖像梯度幅值為正態(tài)分布來評價(jià)模糊程度；L.Firestone［6］統(tǒng)計(jì)圖像中高于某個固定閾值的頻率成分之和，獲取的和作為頻率閾值大小；N.B.Nill［7］構(gòu)造一個調(diào)制轉(zhuǎn)換函數(shù)來計(jì)算歸一化圖像功率譜的權(quán)值，最后得出圖像模糊度的度量；Ong［8］利用canny邊緣檢測獲取邊緣像素點(diǎn)，再通過估計(jì)邊緣平均寬度來評價(jià)模糊程度。然而HVS是一個特別復(fù)雜的系統(tǒng)，模擬HVS組成和結(jié)構(gòu)的算法通常會導(dǎo)致過高的復(fù)雜性和計(jì)算量［9］。

3 算法實(shí)現(xiàn)

HSV認(rèn)為，人類視覺系統(tǒng)對圖像中的邊緣和輪廓更加敏感，而邊緣和輪廓也就是圖像的高頻信息，MSE和PSNR的重要思想是誤差累計(jì)。結(jié)合以上兩點(diǎn)，提出了一種新的圖像模糊度評價(jià)方法：利用Gabor提取圖像高頻信息，從而把原圖像分成兩部分（高頻與低頻），分別進(jìn)行點(diǎn)誤差累計(jì)，算出兩部分差值平均，最后結(jié)合這兩個值得出模糊度。算法實(shí)現(xiàn)的具體流程如圖1所示。

圖1 算法實(shí)現(xiàn)流程

3.1 提取Gabor特征

二維Gabor小波變換是圖像的多尺度表示和分析的有力工具，二維Gabor濾波器的函數(shù)形式可以表示為［10］：

3.2 自適應(yīng)二值化

對于提取的Gabor高頻振幅圖像做自適應(yīng)二值化，設(shè)G為Gabor提取后的高頻振幅圖像，平均像素值m（i，j）和方差ε（i，j）計(jì)算如下：

其中p是指鄰近像素點(diǎn)（i，j）的像素點(diǎn)個數(shù)為半徑，則像素點(diǎn)（i，j）處的局部二值化閾值為t（i，j）＝m（i，j）＋ε（i，j）。Gabor濾波后振幅圖的水平二值化圖B：

3.3 計(jì)算絕對差平均值

利用獲得的二值圖B，找出原圖中對應(yīng)的高頻成分，定義為H，即H＝s＆B；對應(yīng)其他區(qū)域定義為L，即L＝S－H。圖像S中像素點(diǎn)的水平絕對差值定義為：

水平差平均值為：

垂直絕對差值：

垂直差平均值：

類似的，通過公式（2）（3）可以分別求出圖像L的水平差平均值Lh－mean和垂直差平均值Lv－mean，則圖像H的差值平均為Hmean＝（Hh－mean＋Hv－mean）/2，圖像L的差值平均為Lmean＝（Lh－mean＋Lv－mean）/2。最后，提出一種新的評價(jià)方式，模糊圖像質(zhì)量評估（Blurred Image Quality Assessment，BIQA）：

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了測試所提算法的性能，這里用到了美國德克薩斯大學(xué)提供的圖像質(zhì)量評估數(shù)據(jù)庫（The Laboratory of Image and Video Engineering，LIVE）［11］。LIVE數(shù)據(jù)庫包含不同方法處理成不同類型和不同程度的失真圖像，數(shù)據(jù)庫還給出了每張圖像的平均主觀評分差值（Difference Mean Opinion Scores，DMOS），其中：DMOS越小，表示圖像質(zhì)量越好；DMOS值越大，表示圖像質(zhì)量越差。

由于所提方法是針對圖像模糊提出的，故這里只選取其中174幅高斯模糊圖像進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。所提的算法，參考了MSE和PSNR方法用到了點(diǎn)誤差累計(jì)；同時MSE、PSNR和SSIM都是經(jīng)典的質(zhì)量評估方法，故這里在性能方面與這三個方法作比較。

根據(jù)視頻質(zhì)量專家組（Video Quality Experts Group，VQEG）［12－13］的建議，利用非線性映射，把不同圖像質(zhì)量度量模型算出的圖像分?jǐn)?shù)（Video Quality Rating，VQR）轉(zhuǎn)化為DMOSP，見公式（11），

要評價(jià)圖像質(zhì)量檢測模型的有效性，根據(jù)VQEG標(biāo)準(zhǔn)，需要比較DMOSP和DMOS之間的四個不同指標(biāo)，這四個指標(biāo)分別是相關(guān)系數(shù)（Correlation Coefficient，CC）、平均絕對誤差（Mean Absolute Error，MAE），均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）和異常值比（Outlier Ration，OR）。CC的值越大，非線性映射DMOSP和DMOS有更高的相關(guān)性；MAE和RMSE的值代表DMOSP和DMOS的殘差，值越小說明評價(jià)模型的表現(xiàn)越優(yōu)異；OR的值表示DMOSP和DMOS的一致性，值越小則評價(jià)模型越好。

表1 算法比較

從表中可以看出，相對于其他三種算法，所提出的算法CC值最大，也就是評估值和主觀評價(jià)值有更高的相關(guān)性，更加符合人類視覺系統(tǒng)；其他參數(shù)比較接近，但表現(xiàn)也是比較靠前的。需要說明的是，MSE、PSNR和SSIM這些方法是有參評價(jià)模型，需要一張參考圖像，這就在很大程度上限制了它們的應(yīng)用范圍。為了更加直觀的看出所提算法的表現(xiàn)，把所提算法BIQA算出的模糊度與主觀評價(jià)值做比較，繪制成圖2所示。

圖2 BIQA相對于DMOS的離散點(diǎn)圖

可以看出，離散點(diǎn)比較集中，變化趨勢相同，所提算法BIQA與主觀評價(jià)有較高的一致性。在圖像比較模糊或者比較清晰時，離散點(diǎn)都能區(qū)分開來。圖中更多離散點(diǎn)集中在中間部分，說明該算法對一般模糊圖像的區(qū)分度有待提高。

5 結(jié)束語

針對圖像模糊質(zhì)量檢測，提出一種新的無參考評價(jià)方法，結(jié)合Gabor特征提取和點(diǎn)誤差累計(jì)，結(jié)果表明該方法要優(yōu)于經(jīng)典的均方誤差、峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度等算法，是一種有效的無參考模糊質(zhì)量檢測方法。

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Evaluation on No－reference Image Blur Metric Based on Gabor Wavelet Transform

Zeng Zexing，Zeng Qingning，Cai Xiaodong，Zhu Liwei，Tian Ke
（School of Information and Communication，Guilin University of Electronic Technology，Guilin 541004，China）

The ambiguity is one of the factorsmost frequently considered in a variety of image quality assessmentmethods.This paper proposes a new evaluationmethod to detect the blur based on the Gabor wavelet.Firstly，the Gabor Wavelet is used to extract the high－frequency information of image.Then the original image is divided into high frequency and low frequency.Secondly，the two frequencies of image pixel point error are accumulated separately，and the average difference is calculated at the same time.Finally，the blur degree is calculated combining with these two values.Themethod combines the idea of the Human Visual System Model and cumulative error.The experimental results show that the correlation coefficient of the blur evaluation results and themanual evaluation results is 0.7836 and the outlier ration is 0.0443，and themethod is effective.

Gabor wavelet；Image quality；Blurred image；No－reference；Blurmetric；HVSM

10.3969/j.issn.1002－2279.2015.05.012

TP39

A

1002－2279（2015）05－0047－03

國家科技支撐計(jì)劃課題（2012BAH20B01，2014BAK11B02）；廣西高?？茖W(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目（2013YB092）；廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目（2012GXNSFAA053232 2013GXNSFAA019326）

曾澤興（1987－），男，廣西省貴港市人，碩士研究生，主研方向：圖像處理、人臉識別。

2015－02－04