基于多特征的彩色唐卡修复图像无参考质量评价方法

发布时间：2021-11-20 04:17

　　为了解决单一特征反映不同修复方法效果差异的局限性,结合唐卡图像结构特征和色彩特征,提出一种基于多特征的无参考彩色唐卡修复图像质量评价方法。首先,该算法利用唐卡图像纹理丰富的特性,选取高斯差分算子提取图像线描图,并结合唐卡对称特性获取图像结构特征;然后依据简单线性迭代聚类分割后不同超像素区域间的色彩熵变化差异,提取唐卡图像色彩特征;最后考虑到多尺度特征更加符合人眼视觉特性,将拉普拉斯金字塔分解后的多元特征输入自适应增强神经网络进行训练,预测得出修复图像质量客观评价分数。实验结果表明,该方法利用唐卡图像丰富的结构和色彩特征,较好地获得与主观评价一致的分数,其斯皮尔曼相关系数与皮尔逊相关系数均达到0.94以上。 

【文章来源】：激光与光电子学进展. 2020,57(08)北大核心CSCD

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

唐卡修复图像线描图提取及风格化阈值效果图。（a）唐卡划痕破损图像；（b）唐卡块状破损图像；（c）样本块修复效果图；（d)TV修复效果图；（e)(f）普通DOG算子线描效果图；（g)(h),(i)(j),(k)(l）风格化阈值线描效果图，其中φ值依次为1.2,1.6和2.0

式中：L为分解层数；EARE与EBRE分别为左右对称图像的区域能量函数；。融合效果如图2所示。图2左侧图像为修复后唐卡线图，可以清晰看到左上头冠处的修复痕迹。中间图像为利用对称特征分割后的唐卡图像，且分割效果良好。右侧为利用拉普拉斯图像融合方法结合对称图像处理后的预测图像，可以看出，预测图像头部线描复杂的红色矩形区域连接完整，大面积边缘断裂被消除，故融合图可以较为准确地预测出原始图像。

为了更好地描述色彩熵与唐卡修复图像之间的线性关系，本文选取TV和基于样本块的修复模型分别对划痕和块状破损图像进行修复，对比结果如图3所示，其中四条折线分别对应于圆圈折线-唐卡破损图像、五角星折线-TV修复图像、倒三角折线-样本块修复图像和正三角折线-原始图像，平均主观得分差异（DMOS）值依次为20.78、46.7、57.79和65.9。对于块状失真，该方法利用超像素将图像进行基于色彩特征的分割，能够很快地将修复块与其他未损区域区分。从图3(a）可以看出，样本块修复方法的色彩熵变化相比于TV修复模型与原始图像相似度更高，且与主观评价分数一致。对于划痕失真，从图3(b）可以看出，样本块修复的色彩熵变化与主观评价分数不一致。造成这样的原因是：划痕破损在修复时会破坏像素间的结构相似度，考虑到单一的色彩特征主要利用相邻超像素之间的互相作用来进行提取，对于结构特征较多的唐卡图像可能会造成评价分数不准确等影响。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3506549