公开(公告)号：CN109285146A

公开(公告)日：2019-01-29

申请号：CN201811001682.2

申请日：2018-08-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 崔子冠 ,  王大闹 ,  干宗良 ,  唐贵进 ,  刘峰

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法，其特征在于，读入参考图像与失真图像，计算参考图像各像素的恰可觉察失真JND；基于JND对失真图像做像素级误差隐藏处理；计算参考图像与JND误差隐藏处理后失真图像之间的差异图像；对差异图像以4×4像素块为单位计算边缘点所占比率，根据比率与阈值的关系将差异图像分为平滑4×4块区域与结构化4×4块区域；对平滑区域以4×4块为单位计算PSNR并做归一化处理；对结构化区域以4×4块为单位计算结构相似度；融合平滑区域归一化的PSNR和结构化区域的相似度得到失真图像的最终质量评分。优点：更有效地表达了误差特性，提高了失真图像质量评价的准确度。

公开(公告)号：CN109285146B

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN201811001682.2

申请日：2018-08-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 崔子冠 ,  王大闹 ,  干宗良 ,  唐贵进 ,  刘峰

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于恰可觉察失真的全参考图像质量评价方法，其特征在于，读入参考图像与失真图像，计算参考图像各像素的恰可觉察失真JND；基于JND对失真图像做像素级误差隐藏处理；计算参考图像与JND误差隐藏处理后失真图像之间的差异图像；对差异图像以4×4像素块为单位计算边缘点所占比率，根据比率与阈值的关系将差异图像分为平滑4×4块区域与结构化4×4块区域；对平滑区域以4×4块为单位计算PSNR并做归一化处理；对结构化区域以4×4块为单位计算结构相似度；融合平滑区域归一化的PSNR和结构化区域的相似度得到失真图像的最终质量评分。优点：更有效地表达了误差特性，提高了失真图像质量评价的准确度。