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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111640793.X (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 天翼云科技有限公司 地址 100007 北京市东城区青龙胡同甲1 号、 3号2幢2层20 5-32室 (72)发明人 王革委 陈丽君 廖婷婷 袁畅  (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 屏幕图像质量评估方法和相关装置 (57)摘要 本申请涉及图像处理技术领域, 提出了一种 屏幕图像质量评估方法和相关装置, 用于解决现 有技术中如何简单高效的评价屏幕图像质量的 问题。 本申请通过失真信道模拟 显示设备的显示 特性, 通过人眼视觉感知信道模 型对目标图像和 失真图像建模, 得到模拟人眼看到的目标图像的 第一视觉图像和失真图像的第二视觉图像, 根据 第一视觉图像和第二视觉图像的差异确定目标 图像在显示 设备显示的图像质量。 由此通过计算 第一视觉图像和第二视觉图像的差异模拟人眼 观察参考图像相对于目标图像主观感知去量化 图像质量的情况, 提高了评价图像质量的效率。 通过确定目标图像经过显示设备显示后的图像 质量, 克服了客观质量评估 方法不适用于屏幕显 示图像的质量评价的问题。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 114445345 A 2022.05.06 CN 114445345 A 1.一种屏幕图像质量评估方法, 其特 征在于, 所述方法包括: 获取目标图像; 根据失真信道获取所述目标图像的失真图像; 所述失真信道为对显示设备建模得到 的; 将所述目标图像和所述失真图像分别基于人眼视觉感知信道模型得到所述目标图像 的第一视 觉图像和所述失真图像的第二视 觉图像; 基于所述第一视觉图像和所述第二视觉图像的差异确定所述目标图像经过所述显示 设备显示后的图像质量。 2.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述第 一视觉图像和所述第 二视 觉图像的差异确定所述目标图像经 过所述显示设备显示后的图像质量, 包括: 确定所述目标图像和所述第 一视觉图像的第 一图像互信 息、 以及所述目标图像所述第 二视觉图像的第二图像互信息; 根据所述第一图像互信息和所述第二图像互信息确定所述失真图像相对于所述目标 图像的视 觉信息保真度; 确定所述目标图像和所述失真图像各自的梯度信 息, 并根据所述梯度信 息确定所述目 标图像和所述失真图像的梯度相似度; 根据所述视觉信 息保真度和所述梯度相似度对所述失真图像进行池化操作, 得到所述 失真图像的质量分数。 3.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述根据失真信道获取所述目标图像的失 真图像, 包括: 将所述目标图像分割为 n*n个图像块; 基于各图像块的像素值分别构建各图像块的向量表达; 基于所述失真信道处 理各图像块的所述向量表达, 得到所述失真图像。 4.根据权利要求3所述的方法, 其特征在于, 所述基于各图像块的像素值分别构建各图 像块的向量表达, 包括: 针对任一所述图像块, 获取 所述图像块的像素值, 构建像素值向量; 采用高斯混合模型对所述像素值向量进行处理, 得到所述图像块的向量表达, 其中所 述高斯混合模型用于将各图像块的像素值向量转换为协方差为指定协方差的正态分布向 量。 5.根据权利要求3所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述失真信道 处理各图像块的所 述向量表达, 得到所述失真图像, 包括: 基于以下失真图像模型对所述各图像块的所述向量表达进行处理, 得到所述失真图 像: d=gi×c′i+Vi 其中, d代表图像块的失真图像的向量表达, c ′i代表第i个图像块在频域的向量表达, gi 代表第i个图像块的标量性噪声增益参数, Vi代表第i个图像块的独立加性零均值高斯白噪 声。 6.根据权利要求1所述的方法, 其特 征在于, 所述人眼视 觉感知信道模型为:权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 114445345 A 2其中, Qi代表输入的第i个图像块, P代表相应的图像块Qi的在视觉图像中对应的图像 块; 若Qi代表目标图像中第i个图像 块, 则P代表第一视觉图像中的第i个图像 块; 若Qi代表失 真图像中第i个图像块, 则P代 表第二视 觉图像中的第i个图像块。 7.根据权利要求2所述的方法, 其特征在于, 第 一图像互信 息和第二图像互信 息中包括 各个图像块的互信息, 所述根据所述第一图像互信息和所述第二图像互信息确定所述失真 图像相对于所述目标图像的视 觉信息保真度, 包括: 基于以下公式确定所述视 觉信息保真度: 其中, PSM代表所述视觉信息保真度, M代表所述目标图像划分出的图像块的数量, fi代 表失真图像中第i个图像块的互信息, ei代表目标图像中第i个图像块的互信息 。 8.根据权利要求7所述的方法, 其特征在于, 所述确定所述目标图像和所述失真图像各 自的梯度信息, 并根据所述梯度信息确定所述 目标图像和所述失真图像的梯度相似度, 包 括: 基于以下公式确定所述目标图像和所述失真图像的梯度相似度: 其中, Gr=r*oh*ov, Gd=d*oh*ov, r代表所述目标图像, d代表所述失真图像, *代表卷积 操作, oh代表水平方向梯度算子, ov代表垂直方向梯度算子, Gr代表所述目标图像的梯度, Gd 代表所述失真图像的梯度, GSM代表所述目标图像和所述失真图像的梯度相 似度, ε代表预 设参数。 9.根据权利要求8所述的方法, 其特征在于, 所述根据所述视觉信 息保真度和所述梯度 相似度对所述失真图像进行池化操作, 得到所述失真图像的质量分数, 包括: 基于以下公式计算所述失真图像的质量分数: 其中, GSMi代表所述图像块的梯度相似度, PSMi代表所述图像块的视觉信息保真度, K代 表像素点的总数; 所述质量分数与所述目标图像的质量具有正相关 关系。 10.一种电子设备, 其特 征在于, 包括: 处理器; 用于存储所述处 理器可执行指令的存 储器; 其中, 所述处理器被配置为执行所述指令, 以实现如权利要求1 ‑9中任一所述方法的步 骤。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 114445345 A 3

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