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专利号: 2018103110961
申请人: 华侨大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种全参考光场图像质量评价方法,其特征在于,包括:

1)输入参考光场图像R和测试光场图像D;

2)分别在频域和和空域里对参考光场图像R和测试光场图像D进行相应计算;

3)在频域计算中,对参考光场图像R和测试光场图像D进行离散小波变换,分解得到四个子带信息,包括三个描述高频边缘信息的子带信息和一个描述低频亮度信息的子带信息,对所得高频边缘信息和低频亮度信息进行计算,得到频域信息相似性图FMap;

4)在空域计算中,首先对参考光场图像R和测试光场图像D进行下采样得到参考图像r和测试图像d,再对参考图像r和测试图像d计算对比度结构信息和亮度信息,对得到的对比度结构信息和亮度信息进行计算,得到空域信息相似性图SMap;

5)结合频域信息相似性图和空域信息相似性图,池化得到最终光场图像质量分数。

2.如权利要求1所述的一种全参考光场图像质量评价方法,其特征在于:在步骤3)中,对所述参考光场图像R和所述测试光场图像D进行离散小波变换,具体为利用哈尔小波进行计算,得到的所述描述高频边缘信息的三个子带信息为HR={LHR,HLR,HHR}和HD={LHD,HLD,HHD},所述描述低频亮度信息的一个子带信息为LR={LLR}和LD={LLD};

其中,HR和LR表示参考光场图像R的高频边缘信息和低频亮度信息,HD和LD表示测试光场图像D的高频边缘信息和低频亮度信息。

3.如权利要求2所述的一种全参考光场图像质量评价方法,其特征在于:在步骤3)中,计算频域信息相似性图,具体步骤如下:

3.1)计算所述参考光场图像R和所述测试光场图像D在频域的边缘相似性FEMap,其中,ψLH、ψHL和ψHH均表示图像在高频区域的边缘相似性值,取值范围为[0,1];ψLH=exp(-|LHR-LHD|),ψHL=exp(-|HLR-HLD|),ψHH=exp(-|HHR-HHD|);

3.2)计算所述参考光场图像R和所述测试光场图像D在频域的亮度相似性图FLMap,FLMap=ψLL,其中,ψLL=exp(-|LLR-LLD|),ψLL表示图像在低频区域的亮度相似性值,取值范围为[0,

1];

3.3)计算所述频域信息相似性图FMap,

FMap=FEMap·FLMap。

4.如权利要求1所述的一种全参考光场图像质量评价方法,其特征在于:在步骤4)中,对所述参考光场图像R和所述测试光场图像D按照图像宽度和高度进行1/2的空间下采样得到所述参考图像r和测试图像d。

5.如权利要求1所述的一种全参考光场图像质量评价方法,其特征在于:在步骤4)中,所述参考图像r和所述测试图像d的亮度信息分别为 所述参考图像图像r和所述测试图像d对比度结构信息分别为:

其中,ri和di分别表示所述参考图像r与所述测试图像d的像素点值N表示所述参考图像图像r和所述测试图像d的像素点数。

6.如权利要求5所述的一种全参考光场图像质量评价方法,其特征在于:在步骤4)中,计算空域信息相似性图,具体步骤如下:

4.1)计算所述参考图像图像r和所述测试图像d在空域的对比度结构相似性图SSMap,其中,C为正常数;

4.2)计算图像r和d在空域的亮度相似性图SLMap,其中,L=255;

4.3)计算空域信息相似性图SMap,

SMap=SSMap·SLMap。

7.根据权利要求1所述的结合频域和空域相似性的全参考光场图像质量评价方法,其特征在于,步骤5)中,结合所述频域信息相似性图FMap和所述空域信息相似性图SMap,池化得到所述最终光场图像质量分数,步骤如下:

5.1)结合所述频域信息相似性图FMap和所述空域信息相似性图SMap,得到最终光场质量图FSMap,FSMap=FMap·SMap;

5.2)池化得到最终光场图像质量分数Qscore,

其中, M表示最终光场质量图FSMap的像素点数,FSMapi表示图上的点的像素值,i∈[1,M]。