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1. (WO2016145571) PROCÉDÉ POUR L'ÉVALUATION DE QUALITÉ D'IMAGE AVEUGLE SUR LA BASE D'UN LIVRE DE CODES D'HISTOGRAMME CONDITIONNEL
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication : WO/2016/145571 N° de la demande internationale : PCT/CN2015/074203
Date de publication : 22.09.2016 Date de dépôt international : 13.03.2015
CIB :
G06T 7/00 (2006.01)
Déposants : SHENZHEN UNIVERSITY[CN/CN]; 3688 Nanhai Avenue, Nanshan District Shenzhen, Guangdong 518060, CN
Inventeurs : CHU, Ying; CN
Mandataire : SHENZHEN REFINED INTELLECTUAL PROPERTY OFFICE (GENERAL PARTNERSHIP); Rm. 208, Block B, Shennan Garden No. 11 Kexing Road, Nanshan District Shenzhen, Guangdong 518057, CN
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) METHOD FOR BLIND IMAGE QUALITY ASSESSMENT BASED ON CONDITIONAL HISTOGRAM CODEBOOK
(FR) PROCÉDÉ POUR L'ÉVALUATION DE QUALITÉ D'IMAGE AVEUGLE SUR LA BASE D'UN LIVRE DE CODES D'HISTOGRAMME CONDITIONNEL
(ZH) 基于条件直方图码书的盲图像质量评价方法
Abrégé : front page image
(EN) Disclosed in the present invention is a method for blind image quality assessment based on a conditional histogram codebook. The method comprises the following steps: extracting features of distorted images to obtain neighboring DNT (Divisive Normalization Transform) coefficient joint conditional histograms of the distorted images, wherein the distorted images comprise distorted images for training and distorted images to be assessed; connecting various curves in the neighboring DNT coefficient joint conditional histograms in an end-to-end fashion, to obtain high-dimensional feature vectors of the distorted images; clustering the high-dimensional feature vectors of all the distorted images for training in a preset database, to obtain a clustering-based conditional histogram codebook and all code words in the conditional histogram codebook; searching all the code words in the conditional histogram codebook for matched code words matched with the high-dimensional feature vectors of the distorted images to be assessed; and calculating quality assessment indexes of the distorted images to be assessed, according to the matched code words. The present invention is more delicate in depicting the degree of statistical independence of the neighboring DNT coefficient joint conditional histograms, and the calculated image quality assessment indexes are more accurate.
(FR) La présente invention concerne un procédé d'évaluation de qualité d'image aveugle sur la base d'un livre de codes d'histogramme conditionnel. Le procédé comprend les étapes suivantes consistant à : extraire des caractéristiques d'images déformées pour obtenir des histogrammes conditionnels conjoints à coefficient DNT (transformée de normalisation par division) voisins associés aux images déformées, les images déformées comprenant des images déformées pour apprentissage et des images déformées à évaluer ; relier diverses courbes dans les histogrammes conditionnels conjoints à coefficient DNT voisins bout-à-bout, pour obtenir des vecteurs de caractéristiques de dimension élevée des images déformées ; regrouper les vecteurs de caractéristiques de dimension élevée de toutes les images déformées pour l'apprentissage dans une base de données prédéfinie, pour obtenir un livre de codes d'histogramme conditionnel à base de regroupement et tous les mots de code dans le livre de codes d'histogramme conditionnel ; rechercher tous les mots de code dans le livre de codes d'histogramme conditionnel pour trouver des mots de code mis en correspondance avec les vecteurs de caractéristiques de dimension élevée des images déformées à évaluer ; et calculer des indices d'évaluation de qualité des images déformées à évaluer, en fonction des mots de code mis en correspondance. La présente invention est plus précise dans la représentation du degré d'indépendance statistique des histogrammes conditionnels conjoints à coefficient DNT voisins, et les indices d'évaluation de qualité d'image calculés sont plus précis.
(ZH) 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。
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)