基于小波变换和HVS的彩色图像质量评价方法*

段晓杰，范铁生，曲大鹏（辽宁大学 信息学院，辽宁 沈阳 110036）

基于小波变换和HVS的彩色图像质量评价方法*

段晓杰，范铁生，曲大鹏
（辽宁大学 信息学院，辽宁 沈阳 110036）

提出了一种基于小波变换和人类视觉系统的图像质量评价方法。首先分别测得4级小波分解后高低频分量的SSIM值并用CSF曲线加权，然后对低频分量进行分块DCT变换，测得每块的中高频分量的SSIM值作为乘性系数与前面所得结果相乘，最后对彩色图像各个通道分别进行加权相加。实验结果表明，算法与人眼主观感受值更加吻合。

小波变换；彩色图像；质量评价

［1］～［5］通过Sobel算子分区、小波变换分区、contourlet多方向分区等方式对传统SSIM算法进行改进，但算法多用于灰度图像。本文针对人类视觉的色彩掩蔽效应，针对不同通道分别加权，将算法引入彩色图像领域。为了增加与主观评价值的拟合程度，本文还将小波分解后低频分量进行DCT分块，对分块后的中高频分量计算SSIM，增加算法的抗噪声能力，同时对

JPEG压缩的检测效果有很好的提升。

1 传统SSIM算法

WANG Z等人［6］提出了结构相似度（Structural Similarity，SSIM）图像质量客观评价方法，它将图像划分为亮度、对比度和结构3个成分进行比较。将这3个分量以一定比例整合，即为SSIM评价指标。

SSIM（x，y）=［l（x，y）］α［c（x，y）］β［s（x，y）］γ（1）

SSIM算法会出现一些判断失误的情况，如图1所示。

图1 Lena图像不同失真SSIM值

可以看出，人眼主观判断的话，图 1（c）的质量明显高于图1（b）的质量，与测得的SSIM值相反。

2 人类视觉系统

人类视觉系统（Human Visual System，HVS）存在诸多掩蔽效应，如亮度掩蔽、对比度掩蔽、纹理掩蔽、色彩掩蔽、频率掩蔽等。

对比敏感度函数［7］（Contrast Sensitivity Function，CSF）是一种考虑到HVS特性的函数曲线，它是对人类观察图像时视觉兴趣区域的概括。学者MANNOS和SAKRISON经过大量的试验，建立了CSF的函数表达式：

CSF（f）=2.6*（0.019 2+0.114f）exp［-（0.114f）1.1］（2）其中，f为空间频率。CSF曲线如图2所示。

图2 CSF曲线图

可以看到，当频率低于40时，人眼的视觉敏感度几乎为零。

传统SSIM算法只考虑了亮度、对比度和结构，并未考虑频率掩蔽和色彩掩蔽。

3 算法描述

本文算法的主要步骤如下：

（1）判断图像属性，若为灰度图，则直接转到步骤（2）；若为彩色图，则提取RGB3个通道。

（2）对原图和嵌入水印后的图像分别进行4级小波分解，分别提取低频子带f5和每级分解的高频子带。每级小波分解的高频子带分为LL、LH和HH3部分，对它们进行加权相加，得到各级小波分解后的高频和低频子图。

fk=α1*LHk+α2*HLk+α3*HHk（3）其中，k=1，2，3，4，一般取α1=α2=α3。小波分解后各子带如图3所示。

图3 小波分解后各子带示意图

（3）对各个子带分别求SSIM值，将 CSF曲线按照上述方法进行4级小波分解，各级系数如表1所示。

表1 CSF曲线4级小波分解表

取各频带系数的平均值作为加权系数，得到结果

（4）为了克服噪声和压缩攻击对CWSSIM的影响，对小波分解后的低频分量进行分块DCT变换，取每个子块的中低频分量，测其SSIM值作为权值：

然后与前面测得的CWSSIM值相乘，即：

得到权值修正后的DCWSSIM，使得曲线更加聚合。

（5）对彩色图的各个通道分别进行加权，得到最终的CWSSIM：

4 仿真实验

为了测试这几种算法对彩色图像的评价值与人眼主观评价值DMOS的拟合程度，采用Live数据库［8］对本文算法和相关算法进行测试，并对客观评价结果和DMOS分值绘制散点图，进行曲线拟合。

首先采用Live图库进行测试，横轴表示客观评价算法，纵轴表示DMOS值，每一点表示一幅图片，如图4所示。

图4 Live数据库测试散点图

可以看出，PSNR、SSIM和MWSSIM方法所绘制的散点图过于分散；MRWSSIM由于增加了权值，拟合效果略好；WWSSIM由于考虑了频率的方向性，在一定程度上使得曲线更加集中，但这两种算法在对待高斯白噪声（图中圆圈所示）时，可能会出现评价不准确的情况；而本文算法对高斯白噪声的评价更接近预测曲线。

采用VQEG评价标准对上述6种客观评价算法作评价，测试结果如表2所示。

表2 Live数据库客观评价表

由上表可以看出，本文所用方法对于Live图像数据库具有最高的皮尔森相关值，同时离群率较低，WWSSIM由于考虑了频率方向性，也取得了比前4种好的效果。

5 结论

本算法采用小波变换的多尺度分析技术，小波变换分区，弥补了传统SSIM没有考虑到频率掩蔽效应的不足，并采用CSF分解曲线确定权值。由于SSIM对噪声敏感，通常检测的经过JPEG压缩的图像值偏高，而经过噪声处理的图像值偏低，本文对小波后的低频分量再进行DCT分块，计算每一块的中高频成分的和的平均值作为乘性系数，使得测得的结果曲线更加聚合。本文还考虑到了人眼的色彩掩蔽效应，对RGB图像的3个通道分别加权，使得本算法对彩色图像的评价值更加精确。

参考文献

［1］Chen Guanhao，Yang Chunling，Xie Shengli.Gradientbased structural similarity for image quality assessment［C］. 2006 IEEE International Conference on Image Processing. IEEE，2006：2929-2932.

［2］王一秀，韩焱.基于人眼视觉特性的 X线图像质量评价方法［J］.微型机与应用，2010，29（9）：38-40.

［3］倪晓明.基于小波变换图像质量评价新算法［D］.厦门：厦门大学，2009.

［4］米曾真.小波域中CSF频率与方向加权的图像质量评价方法［J］.电子学报，2014，42（7）：1273-1276.

［5］Lu Bin，Tian Wei.Image quality assessment based on nonsubsampled contourlet transform and structural similarity［C］. 2013 3rd International Conference on Consumer Electronics，Communications and Networks（CECNet），IEEE，2013：347-350.

［6］WANG Z，BOVIK A C，SHEIKH H R，et al.Image quality assessment：from error visibility to structural similarity［J］.IEEE Transactions on Image Processing，2004，13（4）：600-612

［7］JUNG S W，LE THANH HA S J K，KO S J.A new histogram modification based reversible data hiding algorithm considering the human visual system［J］.IEEE SignalProcessing Letters，2011，18（2）：95-98.

［8］SHEIKH H R，BOVIK A C.Image information and visual quality［J］.IEEE Transactions on Image Processing，2006，15（2）：430-444.

Color image quality assessment method based on wavelet transform and HVS

Duan Xiaojie，Fan Tiesheng，Qu Dapeng
（School of Information，Liaoning University，Shenyang 110036，China）

This paper presents an image quality assessment methods based on wavelet transform and human visual system.First of all，we measured the SSIM value of high frequency and low frequency components of four levels wavelet decomposition and weighted by CSF curve.Then we measured the SSIM value of the high frequency component and middle frequency component of each DCT blocks as a multiplicative factor.Finally，for each channel of color image respectively weighted sum.Experimental results show that this algorithm is more consistent with human subjective value.

wavelet transform；color image；quality assessment

TP309.7

A

1674-7720（2015）18-0039-03

段晓杰，范铁生，曲大鹏.基于小波变换和HVS的彩色图像质量评价方法［J］.微型机与应用，2015，34（18）：39-41，44.

0 引言

2015-04-21）

段晓杰（1989-），女，硕士，主要研究方向：图像处理、数字水印。

范铁生（1955-），男，硕士，教授，主要研究方向：信息隐藏、声纹识别、图像处理。

曲大鹏（1981-），男，博士，讲师，主要研究方向：移动对等网络。

辽宁省教育厅科学研究项目（L2013001）；辽宁大学博士启动项目

现如今，随着多媒体技术的发展，互联网中传输的图像信息不断增多，尤其以彩色图像为主。结构相似度（Structural Similarity，SSIM）方法通过测量图像结构信息来判断图像质量，评价结果与人眼主观感受非常接近，算法实现复杂度较低，不少学者对此方法进行改进。