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    一種時(shí)間優(yōu)化的全參考圖像質(zhì)量評價(jià)算法

    2013-08-18 06:24:58朱麗娟
    激光與紅外 2013年8期
    關(guān)鍵詞:亮度灰度公式

    朱麗娟

    (湖北文理學(xué)院,湖北襄陽441053)

    1 引言

    圖像質(zhì)量評價(jià)是圖像處理系統(tǒng)中算法性能優(yōu)劣和參數(shù)優(yōu)化的重要參考,已經(jīng)成為工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的持續(xù)關(guān)注的熱點(diǎn)。圖像質(zhì)量評價(jià)可以分為主觀評價(jià)方法和客觀評價(jià)方法兩類[1]:主觀評價(jià)方法通過實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),使用人的主觀感受對圖像進(jìn)行評價(jià),存在費(fèi)時(shí)、復(fù)雜、不易嵌入應(yīng)用的缺點(diǎn);而客觀評價(jià)方法采用算法對圖像質(zhì)量進(jìn)行評價(jià),具有方便、快捷,易于解析和嵌入等優(yōu)點(diǎn),是當(dāng)前研究的主流。

    客觀質(zhì)量評價(jià)方法又可以分為全參考,半?yún)⒖己蜔o參考三類[2],其中全參考算法發(fā)展最成熟。根據(jù)算法采用的技術(shù)路線,全參考方法可分為基于誤差統(tǒng)計(jì)量的算法和基于HVS(人眼視覺系統(tǒng))模型的算法兩大類[3]。前一類算法主要有均方誤差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)等,這類算法的缺點(diǎn)是僅注重評價(jià)失真圖像和參考圖像之間的差異,并沒有考慮這些差異對人的視覺感知的影響,因而和主觀評價(jià)值之間有較大的誤差;而后一類算法[4-10]通過對HVS的某些底層特性進(jìn)行建模,大大提高了圖像質(zhì)量預(yù)測的準(zhǔn)確度。文獻(xiàn)[5]提出了比較圖像結(jié)構(gòu)上的相似程度而不是差異的結(jié)構(gòu)相似算法(SSIM),具有計(jì)算方便、評價(jià)性能較高的優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)在圖像增強(qiáng),超分辨率重構(gòu)等領(lǐng)域中廣泛采用;同時(shí)在SSIM算法的基礎(chǔ)上,出現(xiàn)了一系列改進(jìn)算法[6-10],它們綜合模擬了 HVS的各項(xiàng)特性,能夠較好地保證主客觀評價(jià)的一致性,但大都存在算法復(fù)雜、運(yùn)算量大的不足。

    隨著圖像評價(jià)技術(shù)在紅外圖像壓縮[11],激光主動成像[12]等領(lǐng)域的應(yīng)用,在保證圖像質(zhì)量評價(jià)算法準(zhǔn)確度高的同時(shí),也對算法復(fù)雜度和處理時(shí)間提出了新的要求。針對這種需求,在標(biāo)準(zhǔn)SSIM的算法框架上,提出一種加速的全參考圖像質(zhì)量評價(jià)算法。

    2 結(jié)構(gòu)相似性評價(jià)算法

    文獻(xiàn)[5]利用人眼視覺系統(tǒng)能高度自適應(yīng)的提取場景中的結(jié)構(gòu)信息,提出了結(jié)構(gòu)相似性評價(jià)(SSIM)算法,算法包括亮度項(xiàng)l(x,y),對比度項(xiàng)c(x,y)和結(jié)構(gòu)項(xiàng)s(x,y)這三個部分信息的比較,其表達(dá)式分別為:

    式中,μx和μy表示圖像X,Y方向的灰度均值;σx和σy表示圖像X,Y方向的灰度方差;σxy表示灰度協(xié)方差;C1,C2和C3是為了避免公式中分母為零而添加的常數(shù)。

    利用以上三項(xiàng)信息,可以得到評價(jià)模型為:

    式中,α,β,γ為各部分的相關(guān)性權(quán)重系數(shù)。

    對圖像進(jìn)行質(zhì)量評判時(shí),通常采用多尺度技術(shù)把圖像劃分為幾個重疊或不重疊的子塊,對每一塊利用公式(4)進(jìn)行評分計(jì)算,最后得到整幅圖像的評分為:

    3 基于優(yōu)化技術(shù)的加速算法

    由于SSIM算法計(jì)算復(fù)雜、運(yùn)算量較大,難于應(yīng)用于對實(shí)時(shí)性要求較高的場合,因此提出基于優(yōu)化技術(shù)的加速算法,對SSIM算法進(jìn)行改進(jìn)。

    3.1 亮度項(xiàng)的優(yōu)化計(jì)算技術(shù)

    SSIM算法中亮度項(xiàng)的計(jì)算公式(公式(1))只含有均值項(xiàng)的計(jì)算,利用積分圖像技術(shù)[13]可以對亮度項(xiàng)的計(jì)算進(jìn)行加速。

    積分圖像是一種用于快速計(jì)算圖像窗口的灰度值總和或灰度均值的一種圖像中間表示,計(jì)算效率高,應(yīng)用廣泛。積分圖像中任意一點(diǎn)的像素值ii(x,y)可以用圖1(a)所示的原始圖像相應(yīng)陰影區(qū)域的灰度值總和表示,即:

    其中,p(x,y)為原始圖像中點(diǎn)(x,y)的像素灰度值,ii(x,y)可以用下面公式迭代計(jì)算得到:

    其中,s(x,y)表示一列的積分,并且 s(x,-1)=0,ii(-1,y)=0。求積分圖像只需掃描原圖像所有像素一遍,計(jì)算量很小。

    圖1 積分圖像的定義和計(jì)算原理

    圖1(b)所示的窗口W的灰度值總和,對于任意大小的窗口,均可以用積分圖像中的4個相應(yīng)點(diǎn)(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)和(x4,y4)計(jì)算得到,即窗口的灰度值總和為 ii(x4,y4)+ii(x1,y1) - (ii(x2,y2)+ii(x3,y3))。

    使用積分圖像加速技術(shù),SSIM中的亮度項(xiàng)的計(jì)算量將大大減少。設(shè)窗口尺寸為n×n,對于窗口的均值計(jì)算,使用高斯加權(quán)窗的標(biāo)準(zhǔn)的SSIM算法需要n2次乘法和(n2-1)次加法。而提出的積分圖像計(jì)算方法僅需要3次加法和1次減法。這樣每次窗口計(jì)算的計(jì)算減少量為save=n2(乘法)+(n2-4)(加法)-1(減法)。而計(jì)算一幅長寬為w×h為圖像,圖像中含有的窗口數(shù)為wn=(w-n+1)(h-n+1),總的計(jì)算減少量為save×wn。因此使用積分圖像,SSIM的亮度項(xiàng)的計(jì)算量將大大減少。

    3.2 對比度項(xiàng)和結(jié)構(gòu)項(xiàng)的優(yōu)化計(jì)算技術(shù)

    由公式(2)、公式(3)可知,對比度項(xiàng)和結(jié)構(gòu)項(xiàng)含有方差項(xiàng)的計(jì)算,計(jì)算代價(jià)較高。本文使用梯度幅值計(jì)算[14]來代替方差項(xiàng)的計(jì)算,進(jìn)而對算法進(jìn)行加速。

    使用Roberts算子來產(chǎn)生梯度圖像,得到圖像的梯度逼近表示為:

    設(shè)圖像的維度為 Nx×Ny,則公式(2)和公式(3)的計(jì)算公式變?yōu)?

    其中,μGxGy和 μGx的表達(dá)式如公式(12),(13)所示,而μGy和μGx的表達(dá)式類似。

    利用以上公式,可以得到加速的結(jié)構(gòu)相似性評價(jià)(Speed Up SSIM,)公式如下:

    其中

    由于公式(15)為多尺度評價(jià)算法,需要采用高斯窗口和圖像塊進(jìn)行子采樣得到,為了降低計(jì)算復(fù)雜度,采用8×8的整數(shù)窗口來逼近高斯窗。整數(shù)窗口的模板如圖2所示。

    圖2 8×8整數(shù)窗口

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和討論

    為了驗(yàn)證算法的質(zhì)量評價(jià)性能,采用LIVE圖像質(zhì)量評估數(shù)據(jù)庫作為算法的仿真圖像。LIVE圖庫選取了29幅原始彩色圖像,5類共982幅失真模擬圖像,提供了每幅圖像的主觀評價(jià)分DMOS(Differential Mean Opinion Score),作為客觀質(zhì)量評價(jià)比較的標(biāo)準(zhǔn)。本實(shí)驗(yàn)采用峰值信噪比(PSNR)和結(jié)構(gòu)相似度(SSIM),和本文提出的 SUSSIM-l(僅優(yōu)化亮度項(xiàng)),SUSSIM-f(全優(yōu)化)進(jìn)行性能指標(biāo)的對比,實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Intel Core 2 Duo 2.6 GHz,Windows操作系統(tǒng)。

    性能度量指標(biāo)采用Pearson相關(guān)系數(shù)(CC)與Spearman等級相關(guān)系數(shù)(SROCC)[5],兩個指標(biāo)絕對值越接近于1,表明主客觀評價(jià)間的一致性越好。不同指標(biāo)的性能指標(biāo)如表1所示。

    表1 算法的性能指標(biāo)

    從表1的數(shù)據(jù)可以看出,標(biāo)準(zhǔn)SSIM和本文改進(jìn)算法,明顯優(yōu)于PSNR,這是由于算法本身集成了人眼視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性特征的原理。而本文算法的相關(guān)系數(shù)數(shù)值和標(biāo)準(zhǔn)SSIM算法的數(shù)值非常接近,也即本文改進(jìn)算法的客觀評價(jià)能力與標(biāo)準(zhǔn)SSIM相比,基本沒有損失。

    為了驗(yàn)證算法的加速能力,采用LIVE視頻質(zhì)量評估數(shù)據(jù)庫作為仿真視頻。采用每秒處理的視頻幀數(shù)(f/s),作為評價(jià)指標(biāo),得到幾種算法的數(shù)據(jù)表2所示。

    表2 算法的速度指標(biāo)

    從表2中的數(shù)據(jù)可以看出,本文算法(SUSSIM-f)的比標(biāo)準(zhǔn)的SSIM提高了168%。本文算法的處理速度是SSIM算法的2.68倍。

    綜合表1和表2的數(shù)據(jù),從性能/運(yùn)行時(shí)間這個指標(biāo)看,本文算法具有圖像質(zhì)量評價(jià)能力較強(qiáng),算法具有復(fù)雜度低,計(jì)算效率高的優(yōu)點(diǎn),適合于對實(shí)時(shí)性有較高要求的場合。

    5 結(jié)論

    本文提出了一種時(shí)間優(yōu)化的結(jié)構(gòu)相似性圖像評價(jià)算法,并在LIVE圖像庫和視頻庫上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),算法在評價(jià)一致性上和SSIM算法非常接近,而計(jì)算效率上是SSIM算法的2.68倍。算法雖然只對SSIM進(jìn)行了加速和改進(jìn),但是算法的基本思想可以運(yùn)用到其他的以SSIM為基礎(chǔ)的改進(jìn)算法上來進(jìn)行加速,提高計(jì)算效率。

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