【摘要】 本发明公开了一种基于小波和结构自相似性分析的无参考图像质量评价方法，用于灰度图像的图像质量评价，属于图像处理技术领域。本发明方法首先将待评价的原始图像重组成包含个自相似子块的新图像；然后对新图像进行小波分解；接着计算小波熵；最后根据小波熵的值进行质量评价，小波熵值越小，图像质量越高且视觉效果越好。与其他同类的方法相比，本发明首次将小波分解算法与图像的自相似性相结合，并首次对小波系数进行熵的相关计算，并将计算的结果(小波熵)用于图像质量的评价。同时，本发明方法不需要任何参考图像就可以进行。 【专利类型】发明申请 【申请人】南京信息工程大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】210044 江苏省南京市宁六路219号 【申请人地区】中国 【申请人城市】南京市 【申请人区县】浦口区 【申请号】CN201010555966.3 【申请日】2010-11-24 【申请年份】2010 【公开公告号】CN101977333A 【公开公告日】2011-02-16 【公开公告年份】2011 【IPC分类号】H04N17/00 【发明人】焦峰; 姚勇雷; 马利; 薛胜军; 谢永华 【主权项内容】一种基于小波和结构自相似性分析的无参考图像质量评价方法，用于灰度图像的图像质量评价，其特征在于，按照以下步骤进行：步骤1、将待评价的原始图像重组成包含                                                个自相似子块的新图像，为大于等于1的整数；所述重组的具体方法为：根据以下公式将原始图像I中的像素移到新图像I’中的处，式中L、H分别表示原始图像的宽度和高度， mod为取模运算，当时，新图像I’即为所述重组后包含个自相似子块的新图像；当时，则将图像I’做为原始图像，再进行一次以上操作；当时，依此类推；步骤2、对步骤1得到的新图像进行小波分解；步骤3、根据下式计算小波熵H：式中，表示第层小波分解系数中，对应的、和子图像形成的空间，；表示在第层小波分解系数中值为的系数在中所占的百分比；为小波分解的层数；表示将小波分解系数在归一化到原始图像的灰度空间后取整所得的结果；步骤4、根据小波熵值进行图像质量评价，小波熵值越小表示图像质量越高。484302dest_path_image001.jpg, 158997dest_path_image002.jpg, 367868dest_path_image003.jpg, 735396dest_path_image004.jpg, 163972dest_path_image005.jpg, 376779dest_path_image006.jpg, 708665dest_path_image001.jpg, 981515dest_path_image007.jpg, 897387dest_path_image008.jpg, 976201dest_path_image009.jpg, 97348dest_path_image010.jpg, 868995dest_path_image011.jpg, 757316dest_path_image012.jpg, 826772dest_path_image013.jpg, 116939dest_path_image014.jpg, 747903dest_path_image015.jpg, 123521dest_path_image016.jpg, 544138dest_path_image011.jpg, 2010105559663100001dest_path_image017.jpg, 141341dest_path_image010.jpg, 940277dest_path_image018.jpg, 803190dest_path_image017.jpg 【当前权利人】南京信息工程大学 【当前专利权人地址】江苏省南京市宁六路219号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12320000466006762K 【引证次数】3.0 【被引证次数】11 【他引次数】3.0 【被自引次数】2.0 【被他引次数】9.0 【家族引证次数】3.0 【家族被引证次数】11

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