樓申龍　虞中捷

摘要；FSIM算法在彩色圖像評(píng)價(jià)有較好的應(yīng)用，但對(duì)于如何有效鑒別色彩失真的程度仍需討論。通過(guò)研究不同顏色模型下FSIM算法對(duì)彩色圖像評(píng)價(jià)結(jié)果，以色相和飽和度為指標(biāo)，檢測(cè)FSIM算法在不同模型應(yīng)用上的評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，YUV，YIQ兩種顏色模型對(duì)顏色變化差異最敏感。

關(guān)鍵詞：FSIM算法；彩色圖像評(píng)價(jià)；色彩失真；顏色模型

中圖分類(lèi)號(hào)：TN912 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2017）07-0226-03

數(shù)字圖像在獲取、處理、壓縮、存儲(chǔ)和傳輸過(guò)程中會(huì)經(jīng)受各種類(lèi)型的退化，這些退化會(huì)影響圖像的視覺(jué)效果。一般來(lái)說(shuō)，圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法分為主觀評(píng)價(jià)方法和客觀評(píng)價(jià)方法。根據(jù)能夠得到的參考圖像（原始圖像）信息的多少，客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法通常又可以分為三類(lèi)，分別為全參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)、半?yún)⒖紙D像質(zhì)量評(píng)價(jià)和無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。全參考評(píng)價(jià)方法是目前為止客觀圖像評(píng)價(jià)方法中最可靠的方法。

此前全參考評(píng)價(jià)方法的研究者大多基于灰度圖像進(jìn)行特征提取和分析評(píng)價(jià)，然而現(xiàn)實(shí)世界是豐富多彩的，在對(duì)彩色圖像進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，必然會(huì)涉及兩個(gè)非常重要的參數(shù)—色調(diào)、飽和度。為了科學(xué)地定量描述和使用顏色，人們提出了各種顏色模型。目前常用的顏色模型按用途可分為兩類(lèi)，一類(lèi)面向諸如視頻監(jiān)視器、彩色攝像機(jī)或打印機(jī)之類(lèi)的硬件設(shè)備。另一類(lèi)面向以彩色處理為目的的應(yīng)用，如動(dòng)畫(huà)中的彩色圖形。

基于前者對(duì)全參考評(píng)價(jià)方法的研究，其中FSIM和FSIMc算法在幾乎所有失真類(lèi)型評(píng)價(jià)上都能有較滿意的結(jié)果，評(píng)價(jià)結(jié)果比較穩(wěn)定，是目前圖像評(píng)價(jià)方法中最為理想的一種評(píng)價(jià)方法。彩色圖像的特征相似性FSIMc算法將原始的RGB圖像轉(zhuǎn)換到另一個(gè)色彩空間YIQ提取了色度信息，在彩色圖像評(píng)價(jià)方面要優(yōu)于對(duì)灰度圖像計(jì)算的FSIM，但對(duì)于如何有效地鑒別色彩失真的程度仍需要深入討論，能利用不同的顏色模型建立起一種對(duì)彩色圖像特有屬性—色調(diào)、飽和度的圖像評(píng)價(jià)方法，更符合人類(lèi)的視覺(jué)感受，對(duì)于彩色圖像評(píng)價(jià)發(fā)展具有很大意義。本文利用特征相似度的評(píng)價(jià)方法，針對(duì)采用不同顏色模型對(duì)于FSIMc算法的彩色圖像評(píng)價(jià)效果進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究。

1特征相似性算法（FSIM）

1.1相位一致性（Phase Congruency）

根據(jù)生理和心理學(xué)研究表明，人眼可以察覺(jué)到的圖像特征和不同頻率下傅里葉級(jí)數(shù)的相位一致性具有一定程度上的聯(lián)系。相位一致性可以被看作是體現(xiàn)局部結(jié)構(gòu)信息重要性的一種無(wú)量綱。Liu等人把相位一致性（PC）用于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)，特征相似性算法選取相位一致性信息作為第一個(gè)特征。

為了計(jì)算二維灰度圖像的PC值，我們可以在各方向上采用一維的計(jì)算方法，一些擴(kuò)展函數(shù)可以在濾波器的垂直方向上被利用將濾波器擴(kuò)展為二維。最為常用的一種擴(kuò)展函數(shù)為高斯函數(shù)，我們采用高斯函數(shù)作為濾波器的擴(kuò)展函數(shù)，則二維Log-Gahor濾波器的傳遞函數(shù)為：

2顏色模型

目前常用的顏色模型分為RGB顏色模型、CMY和CMYK顏色模型、HIS顏色模型、YUV顏色模型、YIQ顏色模型、HSV顏色模型。其中RGB顏色模型、CMY和CMYK顏色模型是由不同的顏色分量構(gòu)成的顏色信息，單獨(dú)取出來(lái)研究無(wú)實(shí)際意義，故本文不予討論。

HIS顏色模型是從人的視覺(jué)系統(tǒng)出發(fā)，用色調(diào)、飽和度和亮度對(duì)色彩進(jìn)行描述。

對(duì)于RGB模型數(shù)字圖像，其對(duì)應(yīng)的HIS模型中，1分量為；

YUV是被歐洲電視系所采用的一種顏色編碼方法，屬于PAL，是PAL和SECAM模擬彩色電視制式采用的顏色空間。Y代表亮度，uv代表色差，U、V是構(gòu)成彩色的兩個(gè)分量。YUV與RGB相互轉(zhuǎn)換的公式如下：

YIQ顏色模型通常被北美的電視系統(tǒng)所采用，屬于NTSC系統(tǒng)。Y代表亮度，I和Q指色調(diào)，即描述圖像色彩及飽和度的屬性。上文已有詳細(xì)轉(zhuǎn)換公式，故不再贅述。

HSV中的三個(gè)分量分別表示色調(diào)、飽和度和值。HSV模型的坐標(biāo)系統(tǒng)如圖所示。H表示色彩信息，即所處光譜的顏色位置，該參數(shù)用一角度量來(lái)表示，紅、綠、藍(lán)分別相隔120。，互補(bǔ)色分別相差180°。飽和度S為一比例值，范圍為0～1，它表示所選顏色的純度和該顏色最大純度之間的比率，S=0時(shí)，只有灰度。V表示色彩的明亮程度，范圍為0～1。

3實(shí)驗(yàn)分析

在前者研究中已采用YIQ顏色模型進(jìn)行圖像色度分析，但至此未有學(xué)者于相關(guān)的顏色模型對(duì)彩色圖像評(píng)價(jià)中色相和飽和度的不同影響程度做過(guò)驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)研究，故本文將對(duì)此展開(kāi)討論。為了衡量不同顏色模型對(duì)顏色失真的敏感程度，本文在LIVE數(shù)據(jù)庫(kù)中選取了顏色相對(duì)豐富的圖片進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，失真效果分別選擇在色相-180°～180°范圍內(nèi)平均取五個(gè)采樣點(diǎn)，在飽和度-100～100范圍內(nèi)平均取6個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行失真模擬。其中，選取的調(diào)節(jié)因子T1=0.85，T2=160，T3=T4=200（在HIS和HSV模型中選取的值為eps）。下表為從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中選取的一組彩色圖片評(píng)價(jià)結(jié)果。

4結(jié)語(yǔ)

本文利用FSIM算法將彩色圖像的RGB值擴(kuò)展到不同的顏色模型空間域內(nèi)，提取色彩信息評(píng)價(jià)圖像的色彩失真。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明，HIS、HSV顏色模型對(duì)圖像的色彩失真敏感程度近似，YUV、YIQ顏色模型對(duì)圖像的色彩失真敏感程度近似。而YUV、YIQ兩種顏色模型對(duì)圖像的色彩失真程度更具敏感性。實(shí)際上，HIS顏色模型更接近于人類(lèi)對(duì)顏色的感知，對(duì)色彩的信息把握更精準(zhǔn)，但由于對(duì)顏色變化差異的敏感程度不及YUV、YIQ兩種顏色模型，故在彩色圖像評(píng)價(jià)中，建議使用YUV、YIQ兩種顏色模型。又因YUV、YIQ兩種顏色模型分別是被歐洲和北美所采用的電視系統(tǒng)顏色編碼方法，若圖像只有Y分量（灰度圖像），也可以對(duì)圖像提取亮度信息，在實(shí)際應(yīng)用中亦更易解決黑白與彩色圖像兼容問(wèn)題。