基于条件直方图码书的盲图像质量评价方法

摘要

本发明公开了一种基于条件直方图码书的盲图像质量评价方法，该方法包括如下步骤：对失真图像进行特征提取，以获得失真图像的相邻DNT系数联合条件直方图，失真图像包括训练用失真图像和待评估失真图像；将相邻DNT系数联合条件直方图中各曲线首尾相连，以获得失真图像的高维特征矢量；对预设数据库中所有训练用失真图像的高维特征矢量进行聚类，以获得基于聚类的条件直方图码书和条件直方图码书中所有码字；在条件直方图码书所有码字中寻找与待评估失真图像的高维特征矢量相匹配的匹配码字；根据匹配码字,计算待评估失真图像的质量评价指标。本发明对相邻DNT系数联合条件直方图统计独立性程度的描述方式更为细腻，其算出的图像质量评价指标更加准确。

说明书

技术领域

本发明涉及盲图像质量评价领域，尤其涉及一种基于条件直方图码书的盲图像质量评 价方法。

背景技术

图像质量是评价图像视频处理系统及算法性能的主要指标，因此对图像质量评价 (Image Quality Assessment，IQA)方法的研究非常重要且具有广泛的前景。图像质量 评价(Image Quality Assessment，IQA)方法致力于研究如何用客观指标评价图像的感 知质量，使其与图像主观得分高度一致。在图像去噪、图像恢复、图像增强等领域，IQA 指标可以作为各算法性能比较、参数选择的依据；在图像编码与通信领域，IQA指标可以 用来指导整个图像压缩、传输、接收过程，并评估不同算法及系统性能；在网络传输质量 监控领域，IQA指标可以取代人工操作，实现自动化实时监控；此外，IQA在图像处理算 法优化、生物特征识别、医学图像压缩等众多学科领域都具有潜在的实用价值。

绝大部分应用场合中，需要对失真图像进行质量评估。根据其原始图像信息是否完备， 可将IQA算法分为三类：全参考型(Full-Reference,FR)、部分参考型 (Reduced-Reference,RR)和无参考型(No-Reference,NR)IQA。其中，NR IQA是最 具挑战性的质量评价任务。鉴于其在数字通信及传输质量监控等领域不可替代的重要作 用，VQEG(Video Quality Experts Group)组织已将NR IQA标准化工作列为其未来重要 发展方向之一。

根据评价图像的失真类型范围不同，NR IQA算法又可分为针对单一失真和针对通用失 真两种类型。其中，前者主要包括对JPEG压缩图像、JPEG2000压缩图像以及模糊图像质 量的预测；而后者由于无法获知有关图像失真(包括失真类型)的任何信息，也被称为盲 图像质量评价(Blind Image Quality Assessment,BIQA)。

一般来说，性能优良的图像质量客观评价算法应该具备以下三个特性：(1)准确性： 客观评价值与主观评价值之间差异较小；(2)单调性：客观评价值随主观评价值增减而增 减；(3)一致性：客观评价算法在测试集上展现的性能与其在训练集上表现出的性能相似。 常用的衡量算法性能的定量指标有：

1)线性相关系数(Linear Correlation Coefficient,LCC)：

$\mathrm{LCC}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{(x_i-\bar{x})}^2}·\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{(y_i-\bar{y})}^2}---\left(1\right)$

其中，x，y分别代表单张图片的主观评分和客观得分，i代表图片编号，N代表图 片总数，分别代表全部图片的主观评分平均值和客观得分平均值。

2)秩相关系数(Spearman Rank Order Correlation Coefficient,SROCC)：

$\mathrm{SROCC}=1-\frac{6{\Sigma }_i{D}_i^2}{N(N^2-1)}---\left(2\right)$

其中，D代表等级间差异，此处为主观数据与客观数据的差值绝对值。

3)均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)：

$\mathrm{RMSE}=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{(x-y)}^2}---\left(3\right)$

其中，x，y分别代表单张图片的主观评分和客观得分，N为测试图片数量。

针对传统盲IQA系统训练学习过程复杂、评价指标性能稳定性差等问题，现有技术提 出一种采用形状一致性特征(Shape Consistency of Conditional Histogram,以下简称 SCCH方法)、且无需训练的盲图像质量评价方法(详见储颖，牟轩沁，洪伟，“采用形状一 致性特征的盲图像质量评价方法，”西安交通大学学报，第48卷，第8期，pp.12-17，2014 年8月)。SCCH方法通过提取图像DNT域(Divisive Normalization Transform,DNT)形 状一致性特征，以及构造特征属性-主观评分字典，确立了具有明确映射关系的图像质量 评分公式。同时，SCCH方法无需对所提取感知特征以及人类主观评分进行训练，比起传统 基于学习策略的盲IQA方法，具有更好的稳定性和实用性。SCCH方法包括确定基于相邻 DNT系数联合条件直方图的形状一致性特征和盲图像质量评价方法两部分，以下分别进行 论述。

1.基于相邻DNT系数联合条件直方图的形状一致性特征

传统盲图像质量评价方法普遍从图像本身或其线性变换系数的分布中抽取感知意义 下的图像质量敏感特征，但忽略了人类视觉系统的重要生理物理学特性。根据视神经生理 学研究，早期视神经元处理的目的是尽量增加神经响应间的统计独立性，以便更高效地表 达图像。对自然图像，空间域中相邻图像像素之间存在极强的相关性；在线性分解域中， 相邻系数之间也存在高阶统计依赖性。事实上,DNT变换能显著降低所提取分量间的统计 依赖性，可更好地描述生物视觉系统非线性机制。

1.1 相邻DNT系数联合条件直方图

DNT变换是一种建立在图像线性分解基础上的非线性变换，其操作针对线性分解系数 进行,主要模拟视神经生理学中的局部增益控制功能。理论上，图像DCT系数或任意小波 变换系数均可作为DNT变换的输入。此处选用可操纵金字塔分解小波，因为该小波变换允 许设置分解的尺度数和方向数，方便获得图像在尺度、方向和空间位置上的局部描述。设 y代表小波系数，DNT系数z定义如下：

z＝y/p    (4)

式中：p为DNT因子(p>0)，代表小波系数y在尺度、方向和空间相邻系数集上的 能量总和。

计算DNT因子的方法有很多，此处采用高斯尺度混合模型。

对自然图像，经DNT分解后相邻系数间统计独立性得到增强，可通过相邻DNT系数间 联合条件直方图展示。图1定义出一对水平相邻DNT系数组成二维随机变量(X,Y)，其样 本值从DNT子带左上角(x₁,y₁)逐行逐列遍历至右下角(x_N,y_N)，N为样本个数。为进一步观 察X与Y间统计依赖程度，绘制归一化条件直方图H(Y|X)，设离散化级数等于17，统计 (X,Y)的归一化联合直方图H(X,Y)如图1所示。

如图1所示，无论X取何值，各条H(Y|X)曲线的形状非常接近，整组曲线在很大程度 上保持形状一致性。这说明，Y的分布不依赖于X的取值，X和Y是近似统计独立的。

考察自然图像垂直相邻、对角相邻以及尺度相邻关系下DNT系数联合条件直方图，均 可观察到各条曲线形状保持一致。接下来，需考察相邻DNT系数联合条件直方图形状一致 性在失真图像上的变化情况。

1.2 失真图像联合条件直方图形状一致性

以JPEG2000、JPEG、高斯白噪声和高斯模糊典型失真为例，当失真程度加剧时，图2 展示了DNT子带水平相邻DNT系数联合条件直方图形状的变化情况。

由图2a、2b、2d可见，随着失真程度加剧，图2e、2f、2h中各条件直方图曲线形状 一致性变差，说明相邻DNT系数间统计独立程度下降。这可以解释为：JPEG2000压缩、 JPEG压缩和高斯模糊3种图像退化过程中，图像结构的破坏导致了DNT分量间统计独立性 的丧失，并且失真越严重，这种独立性的改变越大。图2c中，对高斯白噪声失真，曲线 形状一致性变化趋势却相反。随着失真程度加剧，各联合条件直方图形状趋向一致，表明 相邻DNT系数间的统计独立性加强。这一现象也符合逻辑，因为高斯白噪声信号与图像信 号完全独立，在图像中加入高斯白噪声信号，意味着引入了更多统计独立成分。

综上，无论相邻DNT系数间统计独立性加强或减弱，其联合条件直方图形状一致性改 变程度均可表征图像质量退化程度。可选取相邻DNT系数联合条件直方图形状一致性作为 感知特征，以构造无需训练学习的盲图像质量评价指标。

1.3 联合条件直方图形状一致性特征

为定量描述相邻DNT系数联合条件直方图间形状一致性，定义平均条件直方图如下：

$\overline{H\left(Y\right|X)}=\frac{1}{9}\mathrm{\Sigma H}\left(Y\right|X),X=\mathrm{5,6},...,13---\left(5\right)$

式中，考虑到在联合直方图两侧边缘区域，归一化条件直方图曲线形状规律性不强， 不适宜参与整组曲线形状一致性计算。因此为降低边缘区域影响，仅选取X＝5,6,...,13共9 条的中心区域曲线参与运算，如图3所示。

由图3可见，若整组联合条件直方图形状较一致，则平均条件直方图与各条件直方图 曲线重合度应较高，各曲线与平均条件直方图间距离应较小。每一根条件直方图曲线与平 均条件直方图曲线的距离可用KL(Kullback-Leibler)距离描述，定义如下：

$k\left(X\right)=\underset{Y=1}{\overset{17}{\Sigma }}H\left(Y\right|X)\log \frac{H\left(Y\right|X)}{H\left(Y\right|X)},X=\mathrm{5,6},...13---\left(6\right)$

从而整组联合条件直方图曲线的形状一致性特征定义为：

$f=\frac{1}{9}\underset{X=5}{\overset{13}{\Sigma }}k\left(X\right)---\left(7\right)$

f越小，联合条件直方图曲线组形状一致性越好；f越大，整组曲线的形状一致性越 差。

2.盲图像质量评价方法

对整幅图像，小波及DNT分解中存在3种基本相邻关系：空间相邻、尺度相邻和方向 相邻。其中，空间相邻关系对盲图像质量评价模型的性能起关键主导作用。基于此，仅从 空间相邻子带中提取特征。对分解尺度为3、分解方向为4的DNT变换，将每一DNT子带 分别沿0、－45、－90和－135度方向平移一个像素(如图4所示)，可得到4个空间相 邻子带，从而构造4幅联合条件直方图，提取出4个形状一致性特征。因此，对于每一幅 自然图像，均可提取出维数为48(4空间×3尺度×4方向)的形状一致性感知特征矢量 f＝(f₁,f₂,...,f₄₈)。表面上看，这些矢量在特征空间中分散分布，观察不到明显相似性。事 实上，作为自然图像感知特征矢量，某种潜在的聚集性是存在于这些特征属性之间的。例 如，对两大公开数据库LIVE和CSIQ数据库中自然参考图像的形状一致性特征矢量一范长 度进行统计，发现近似等于常数。

${\left|\right|f\left|\right|}_1=\underset{i=1}{\overset{48}{\Sigma }}\left|f_i\right|---\left(8\right)$

定义f¹、f²和f³分别代表尺度1、2和3的形状一致性特征子矢量，则:

f＝(f¹,f²,f³)        (9)

fⁱ＝(f₁,f₂,...,f₁₆)_i,i＝1,2,3        (10)

令||f¹||₁、||f²||₁和||f³||₁分别代表各子矢量的一范长度，比较结果如表1所示。

表1 LIVE和CSIQ数据库中自然图像形状一致性特征矢量一范长度均值和标准差比较

为了更好地观察自然及失真图像形状一致性特征矢量长度属性的变化规律，定义长度 矢量m＝(||f¹||₁,||f²||₁,||f³||₁)，并绘制LIVE数据库中所有图像的一范长度矢量分布图，如图5。

由图5可见，LIVE数据库中自然参考图像一范长度矢量的位置很接近，可以认为近似 聚集于一点；各失真图像的一范长度矢量随失真程度加剧，沿同方向近似成束状延伸；特 别是JPEG2000、JPEG和高斯白噪声失真，可以观察到良好的线性和单调性。构造特征属 性-主观得分字典如下：

D＝(m_i,o_i),i＝1,2,...,N        (11)

式中：o_i代表LIVE数据库中第i幅自然图像或失真图像的主观得分；m_i代表第i幅图 像一范长度矢量；N代表LIVE数据库参考和失真图像总数。

对每一幅待评价失真图像，分别计算其m与字典中所有m_i的欧氏距离d_i：

d_i＝||m-m_i||₂,i＝1,2,...N        (12)

按照升序对计算结果{d_i}排序，并选择最小的L个值构造集合{s_j}；利用{s_j}及对应的 主观得分插值，构造图像质量评分q如下：

$q=\frac{\underset{j=1}{\overset{L}{\Sigma }}{o}_j\exp (-s_j/\lambda )}{\underset{j=1}{\overset{L}{\Sigma }}\exp (-s_j/\lambda )}---\left(13\right)$

式中：λ是控制插值加权衰减速度的参数，设置值取32(实验表明，当λ在[1,64] 区间变化时，方法评估值的波动范围仅为万分之几，几乎不受λ取值影响)；L为特征属性 空间中距离测试图像最近的插值图像数目，经LIVE和CSIQ数据库实验验证，设定为经验 值80，即LIVE数据库中图像总数的10％。

综上，现有盲图像质量评价系统包括两个核心模块：特征提取和特征属性字典构造。 图6是现有技术方案中盲图像质量评价系统框图，图7是现有技术方案特征提取模块示意 图。在LIVE和CSIQ两大公开数据库上的实验结果表明，SCCH方法性能良好(线性相关系 数均大于0.82)、无需训练学习、且评分公式形式简单。

现有方案利用数据库图像的条件直方图形状一致性特征构造特征属性字典，匹配时仅 使用特征矢量的长度属性，对图像质量的刻画方式比较粗糙，导致算法性能一般。此外， 构造特征属性字典时，现有方案将数据库中每一幅失真图像的特征属性分别作为字典中的 字元，各字元在特征属性空间中的分布取决于数据库图像特性，该构造方法无法确保每一 主观评分等级内均存在有代表性的特征属性，从而可能影响最终图像质量评分的准确性。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的缺陷，提供一种基于条件直方图码书 的盲图像质量评价方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于条件直方图码书的盲图像质量 评价方法，包括如下步骤：

S1:对失真图像进行特征提取，以获得所述失真图像的相邻DNT系数联合条件直方图， 所述失真图像包括训练用失真图像和待评估失真图像；

S2:将所述相邻DNT系数联合条件直方图中各曲线首尾相连，以获得所述失真图像的 高维特征矢量；

S3：对预设数据库中所有所述训练用失真图像的高维特征矢量进行聚类，以获得基于 聚类的条件直方图码书和所述条件直方图码书中所有码字；

S4:在所述条件直方图码书所有码字中寻找与所述待评估失真图像的高维特征矢量相 匹配的匹配码字；

S5:根据所述匹配码字,计算所述待评估失真图像的质量评价指标。

优选地，所述步骤S1包括如下步骤：

S11:对所述失真图像进行小波分解，以获得多尺度多方向的小波分解子带；

S12:对所述多尺度多方向小波分解子带进行DNT变换，以获得联合直方图；

S13:对所述联合直方图中各联合条件直方图进行归一化处理，以获取归一化的相邻 DNT系数联合条件直方图。

优选地，所述步骤S3包括如下步骤：

S31:选择预设数据库作为码书生成库；

S32:将所述码书生成库中的失真图像主观评价分均分成L个主观评分等级，在各主观 评分等级内采用聚类方法对所述训练用失真图像的高维特征矢量分别聚类，预设每一主观 评分等级的聚类中心为K个，以获取所述训练用失真图像的基于聚类的条件直方图码书；

S33:在所述条件直方图码书中获取所有所述聚类中心，所述聚类中心为所述训练用失 真图像的码字，所述码字根据如下条件确定：

${\min }_{m_{l,k}}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}\underset{x_i\in G_{l,k}}{\Sigma }{\left|\right|x_i-m_{l,k}\left|\right|}_2^2\right)---\left(14\right)$

式(14)中：min(·)是指求最小值，m_l,k是指所述条件直方图码书中第l等级的第k个 码字，K是指每一主观评分等级的码字数目，x_i是指所述训练用失真图像的第i个高维特 征矢量，G_l,k是指所述训练用失真图像的第l等级、第k个码字的高维特征矢量集合，||·||₂是 指欧氏距离。

优选地，所述聚类方法包括先降维再K-means聚类的谱聚类方法。

优选地，所述步骤S4包括如下步骤：

S41:计算所述待评估失真图像的高维特征矢量与所述条件直方图码书所有码字的欧 式距离：

d_i,l,k＝||x_i-m_l,k||₂,i＝1,2,...M,l＝1,2,...L,k＝1,2,...K    (15)

式(15)中：y_i是指所述待评估失真图像的第i个高维特征矢量，m_l,k是指所述条件直 方图码书中第l等级的第k个码字，d_i,l,k是指所述待评估失真图像的第i个高维特征矢量y_i与所述条件直方图码书第l等级的第k个码字m_l,k的欧氏距离；M是指所述待评估失真图 像高维特征矢量数目；

S42:在所述条件直方图码书每一主观评分等级内，分别选取与所述待评估失真图像的 第i个高维特征矢量最接近的码字作为与所述待评估失真图像的高维特征矢量相匹配的匹 配码字。

优选地，所述步骤S5包括如下步骤：

S51：计算所述待评估失真图像的高维特征矢量与所述匹配码字的欧式距离：

d_i,l＝min(d_i,l,k),k＝1,2,...,K，其中，d_i,l是指所述待评估失真图像的第i个高维特征矢量与 第l主观评分等级相匹配的匹配码字的欧氏距离；

S52:根据所述待评估失真图像的高维特征矢量与所述匹配码字的欧式距离计算所述待 评估失真图像中每一高维特征矢量的质量评分：

$q_i=\frac{\underset{l=1}{\overset{L}{\Sigma }}{o}_l\exp (-d_{i,l}/\lambda )}{\underset{l=1}{\overset{L}{\Sigma }}\exp (-d_{i,l}/\lambda )}---\left(16\right)$

式(16)中：q_i是指所述待评估失真图像的第i个高维特征矢量对应的质量评分，L是 指主观评分等级数目，o_l是指第l主观评分等级对应的图像主观评分，d_i,l是指第i个高维特 征矢量与第l主观评分等级匹配的匹配码字的欧氏距离，λ是指衰减速度的权重系数；

S53:计算所述高维特征矢量的质量评分的平均值作为所述待评估失真图像的质量评价 指标，所述待评估失真图像的质量评价指标：

$q=\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\Sigma }}{q}_i---\left(17\right)$

式(17)中：q是指失真图像的质量评价指标，M是指所述待评估失真图像高维特征 矢量数目。

优选地，所述预设数据库包括LIVE数据库、CSIQ数据库和TID2008数据库中的一种 或多种。

本发明与现有技术相比具有如下优点：实施本发明，采用聚类方式生成条件直方图码 书，以使不同分解方向、不同相邻关系所呈现出具有不同形状模式(可能是相同失真程度) 的条件直方图曲线能够得以区分，并归入相应的主观评分等级，使得采用本发明所提供的 盲图像质量评价方法在对相邻DNT系数联合条件直方图统计独立性程度的描述方式更细 腻，根据其计算出的质量评价指标更加准确。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是自然图像水平相邻DNT系数联合条件直方图。

图2是不同失真类型图像及对应的水平相邻DNT系数联合条件直方图。

图3是自然图像水平1像素相邻DNT系数联合条件直方图和平均条件直方图。

图4是形状一致性感知特征矢量提取方案示意图。

图5是LIVE数据库自然参考图像和5种典型失真图像的形状一致性特征一范长度矢 量分布图。

图6是现有技术方案盲图像质量评价系统框图。

图7是现有技术方案特征提取模块示意图。

图8是本发明基于条件直方图码书的盲图像质量评价方法的系统框图。

图9是本发明中对失真图像进行特征提取的示意图。

图10是失真图像及对应的水平1像素相邻DNT系数联合条件直方图串联特征图。

图11是高斯模糊图像相邻DNT系数联合条件直方图串联后的高维特征矢量x图。

图12是聚类后条件直方图码书。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本 发明的具体实施方式。

图8示出本发明基于条件直方图码书的盲图像质量评价方法的系统框图，如图8所 示，该基于条件直方图码书的盲图像质量评价方法包括如下步骤：

S1:对失真图像进行特征提取，以获得失真图像的相邻DNT系数联合条件直方图，失 真图像包括训练用失真图像和待评估失真图像。图8中的数据库图像为训练用失真图像， 失真图像为待评估失真图像。

如图9所示，步骤S1包括如下步骤：

S11:对失真图像进行小波分解，以获得多尺度多方向的小波分解子带；

S12:对多尺度多方向小波分解子带进行DNT变换，以获得联合直方图；

S13:对联合直方图中各联合条件直方图进行归一化处理，以获得归一化的相邻DNT系 数联合条件直方图。

S2:将获得的训练用失真图像和待评估失真图像的归一化的相邻DNT系数联合条件直 方图中各曲线首尾相连，分别获得训练用失真图像的高维特征矢量和待评估失真图像的 高维特征矢量。可以理解地，步骤S2在现有技术方案基于条件直方图形状一致性特征提 取的基础上，对形状一致性特征的构造方式进行调整，用条件直方图图案模式代替计算 数值，以更好地刻画相邻DNT系数之间的统计独立性。以图3中X＝5,6,...,13共9条位于 中心区域的H(Y|X)曲线为例，我们将各条H(Y|X)曲线头尾相连，形成了图10所示的相 邻DNT系数联合条件直方图“串联”特征图。

由图10可见，随着失真图像相邻DNT系数间统计独立性减弱或加强，各“串联”特 征对应联合条件直方图的形状一致性程度发生了改变。对于高斯白噪声失真，“串联”特 征呈现出周期信号特点，因为各H(Y|X)曲线高度相似；对于JPEG2000压缩、JPEG压缩和 高斯模糊三种失真，“串联”特征的内部形状一致性则急剧下降。

S3：对预设数据库中所有所述训练用失真图像的高维特征矢量进行聚类，以获得基于 聚类的条件直方图码书和条件直方图码书中所有码字。具体地，预设数据库包括LIVE数 据库、CSIQ数据库和TID2008数据库中的一种或多种。可以理解地，对每一种单一失真类 型，随着图像主观评分DMOS值的改变，各“串联”特征的形状将随之发生变化，因此， 考虑对训练用失真图像的相邻DNT系数联合条件直方图中“串联”得到的高维特征矢量进 行聚类。具体地，步骤S3包括如下步骤：

S31:选择预设数据库作为码书生成库，可以理解地，可以选择LIVE数据库、CSIQ数 据库和TID2008数据库中的一种，也可以选择其他数据库作为码书生成库，本实施例中， 以LIVE数据库为例。

S32:将码书生成库中的失真图像主观评价分均分成L个主观评分等级，在各主观评分 等级内采用聚类方法对训练用失真图像的高维特征矢量分别聚类，预设每一主观评分等级 的聚类中心为K个，以获取训练用失真图像的基于聚类的条件直方图码书。可以理解地， 每一聚类中心为一个码字，本实施例中，条件直方图码书由K×L个码字构成。

具体地，由于空间相邻关系对盲图像质量评价模型的性能起关键主导作用，本专利中 沿用现有的形状一致性感知特征提取方案策略，从1像素空间相邻子带中提取特征。在小 波及DNT变换中，图像被分解为3个尺度、4个方向。考虑到不同方向、不同相邻关系的 条件直方图模式不尽相同，而不同尺度、同一分解和平移方向的“串联”特征则具有较强 的形状一致性(参见图11)，为便于聚类，我们将相同方向、相同相邻关系的3个“串联” 特征再次“串联”，得到459维(17维×9条×3尺度)高维特征矢量x。因此，对每一幅 图像，可提取高维特征矢量数目为16(4方向×4相邻关系)。由于高维特征矢量x的维度 高，故本实施例中，所采用的聚类方法为先降维再K-means聚类的谱聚类方法。

S33:在条件直方图码书中获取所有聚类中心，聚类中心为训练用失真图像的码字，码 字根据如下条件确定：

${\min }_{m_{l,k}}\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}\underset{x_i\in G_{l,k}}{\Sigma }{\left|\right|x_i-m_{l,k}\left|\right|}_2^2\right)---\left(14\right)$

式(14)中：min(·)是指求最小值，m_l,k是指条件直方图码书中第l等级的第k个码字， K是指每一主观评分等级的码字数目，x_i是指训练用失真图像的第i个高维特征矢量，G_l,k是指训练用失真图像的第l等级、第k个码字的高维特征矢量集合，||·||₂是指欧氏距离。

以应用最为广泛的LIVE数据库为例，我们把四种典型失真(JPEG2000压缩、JPEG压 缩、高斯白噪声和高斯模糊)的训练用失真图像按各自主评价分均分至L个主观评分等 级，在每一主观评分等级内计算各训练用失真图像的高维特征矢量，并将它们作为条件 直方图码书的高维特征矢量，采用谱聚类方式生成每一主观评分等级的K个聚类中心(即 码字)。可以理解地，最优聚类中心数目和最佳均分等级数目均通过实验确定，如图12 展示了通过谱聚类得到的条件直方图码书的聚类中心数目K＝8，主观评分等级数目 L＝5。

由图12可见，随着失真图像质量逐渐下降(主观评分等级区间由1至5递增)，条件 直方图码书中每一级聚类中心(码字)自身呈现出的形状一致性程度在逐渐减弱。尤其是 主观评分等级4和5的某些码字，信号形状表现出明显的无规律性。相比之下，主观评分 等级1和2的码字则呈现出较好的信号周期性变化或包络周期性变化规律。这说明：通过 聚类，各码字很好地聚集了其邻域训练用失真图像的高维特征矢量的形状一致性分布特点 及模式。

S4:条件直方图码书确定后，在条件直方图码书的每一主观评分等级内，在条件直方 图码书所有码字中寻找与待评估失真图像的高维特征矢量相匹配的匹配码字。对于待评估 失真图像，根据步骤S1和步骤S2,提取待评估失真图像的高维特征矢量，在步骤S3中确 定的条件直方图码书所有码字中寻找与其相匹配的匹配码字，该匹配码字为与待评估失真 图像的高维特征矢量最接近的码字。

具体地，步骤S4包括如下步骤：

S41:计算待评估失真图像的高维特征矢量与条件直方图码书所有码字的欧式距离：

d_i,l,k＝||y_i-m_l,k||₂,i＝1,2,...,M,l＝1,2,...,L,k＝1,2,...,K      (15)

式(15)中：y_i是指待评估失真图像的第i个高维特征矢量，m_l,k是指条件直方图中第 l等级的第k个码字，d_i,l,k是指待评估失真图像的第i个高维特征矢量y_i与条件直方图码书 第l等级的第k个码字m_l,k的欧氏距离；M是待评估失真图像高维特征矢量数目。

S42:在条件直方图码书每一主观评分等级内，分别选取与待评估失真图像的第i个高 维特征矢量最接近的码字作为与待评估失真图像的高维特征矢量相匹配的匹配码字。具体 地，通过d_i,l＝min(d_i,l,k),k＝1,2,...,K计算与待评估失真图像的高维特征矢量相匹配的匹配 码字，其中，d_i,l是指待评估失真图像的第i个高维特征矢量与第l主观评分等级相匹配的 匹配码字的欧氏距离。

S5:根据匹配码字,计算待评估失真图像的质量评价指标。具体地，步骤S5包括如下 步骤：

S51：计算待评估失真图像的高维特征矢量与匹配码字的欧式距离：

d_i,l＝min(d_i,l,k),k＝1,2,...,K，其中，d_i,l是指待评估失真图像的第i个高维特征矢量与第l主 观评分等级相匹配的匹配码字的欧氏距离。

S52:在条件直方图码书的每一主观评分等级内，根据待评估失真图像的高维特征矢量 与匹配码字的欧式距离做插值运算，计算待评估失真图像中每一高维特征矢量的质量评 分：

$q_i=\frac{\underset{l=1}{\overset{L}{\Sigma }}{o}_l\exp (-d_{i,l}/\lambda )}{\underset{l=1}{\overset{L}{\Sigma }}\exp (-d_{i,l}/\lambda )}---\left(16\right)$

式(16)中：q_i是指待评估失真图像的第i个高维特征矢量对应的质量评分，L是指主 观评分等级数目，o_l是指第l主观评分等级对应的图像主观评分，d_i,l是指第i个高维特征矢 量与第l主观评分等级匹配的匹配码字的欧氏距离，λ是指衰减速度的权重系数。

S53:计算高维特征矢量的质量评分的平均值作为待评估失真图像的质量评价指标，待 评估失真图像的质量评价指标：

$q=\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\Sigma }}{q}_i---\left(17\right)$

式(17)中：q是指失真图像的质量评价指标，M是指待评估失真图像高维特征矢量数目。

实施本发明，采用聚类方式生成条件直方图码书，以使不同分解方向、不同相邻关 系所呈现出具有不同形状模式(可能是相同失真程度)的条件直方图曲线能够得以区分， 并归入相应的主观评分等级，使得采用本发明所提供的盲图像质量评价方法在对相邻DNT 系数联合条件直方图统计独立性程度的描述方式更细腻，故采用相同方式构造图像质量 评分公式时得到的质量评价指标更加准确。

经实验验证与比较，本专利选取LIVE数据库中JPEG2000压缩、JPEG压缩、高斯白噪 声和高斯模糊失真图像作为训练用失真图像，采用谱聚类方法生成条件直方图码书(Code  Book of Conditional Histogram)，并命名该盲图像质量评价方法为CBCH算法。需要强 调的是，CBCH算法在条件直方图码书确定之后，对待评估失真图像进行质量评估时不需 要训练，可以立刻计算出图像质量评分，具有非常好的实用性。表2至表7分别列出了 CBCH算法在LIVE、CSIQ和TID2008数据库上与现有方案的LCC和SROCC性能比较结果。

表2 本专利方案与现有方案在LIVE数据库上的LCC性能比较

表3 本专利方案与现有方案在LIVE数据库上的SROCC性能比较

表4 本专利方案与现有方案在CSIQ数据库上的LCC性能比较

表5 本专利方案与现有方案在CSIQ数据库上的SROCC性能比较

表6 本专利方案与现有方案在TID2008数据库上的LCC性能比较

表7 本专利方案与现有方案在TID2008数据库上的SROCC性能比较

由表2至表7可见，CBCH算法在三大数据库上的性能远远超越了现有技术方案算 法，表现非常出色。这说明，采用本发明对条件直方图的高维特征矢量聚类生成条件直 方图码书的方法能够显著改善图像质量评价性能，通过对相邻DNT系数联合条件直方图图 案模式聚类并构造条件直方图码书的盲图像质量评价方法是可行和有效的。

本发明是通过一个具体实施例进行说明的，本领域技术人员应当明白，在不脱离本 发明范围的情况下，还可以对本发明进行各种变换和等同替代。另外，针对特定情形或 具体情况，可以对本发明做各种修改，而不脱离本发明的范围。因此，本发明不局限于 所公开的具体实施例，而应当包括落入本发明权利要求范围内的全部实施方式。