本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種基于eeg信號的圖像質量評價方法。

背景技術：

隨著顯示技術的持續發展，現代社會的消費者對于顯示技術的要求越來越高。以前只要能讓圖像動起來且有合適的顏色，那么即使是很小的模糊的crt屏也會看的津津有味。而現在不僅要求屏幕大、圖像清晰、色彩豐富這些基本的東西，更多的消費者開始關心更深層次的東西。特別是隨著健康舒適生活的理念越來越大眾化，人們開始關注看圖像的時候是否舒適、是否是自己最希望達到的圖像質量。因此圖像質量評價方面的研究也隨之成為了顯示技術研究的一個熱點。

最早的圖像質量研究重點是圖像的色調間題，而后隨著圖像顯示技術的發展，圖像質量研究的重點逐步轉移到圖像細節或者空間結構。圖像質量評判既包含了圖像的逼真度，又包含了圖像的可懂度。對自然圖像而言，人們更關注逼真度，在潛意識中喜歡拿圖像跟記憶中的情景作對比。圖像的可懂度則表現為圖像與觀看者的某種特定目標的符合程度，比如美觀、清晰、層次豐富和目標突出等方面。如果圖像的逼真度高或可懂度高，都稱為圖像質量高。

圖像質量的評價方法一般可分為主觀和客觀兩種。主觀質量評價的方法主要是基本被試者觀看圖像時候的主觀感受的研究方法，以打分的形式為主。客觀質量評價的方法則主要是基本所呈現圖像的物理上可量化的參數，通過設計的算法等技術方法來評估圖像的顯示質量。主觀圖像質量評價的優點在于可以緊密且有效的結合被試的直接感受,從人出發的研究方向更為貼近真實的結論；而缺點是耗費大量的時間精力，且巨大的個體差異也導致很難得到一個普適的結論。客觀圖像質量評價的優點在于快速高效且節約成本，從某個角度講測量的數據相較打分也更準確；其缺點就是剝離了人類的主觀感受，有可能出現客觀圖像質量評價結果與實際體驗大相徑庭的情況。

針對上述圖像質量評價方法的優缺點，業界提出了一種基于eeg信號的圖像質量評價方法，以提高圖像質量評價。其原理為：當人的大腦處于不同的工作狀態時，腦細胞產生的生物電流也會發生相應的改變。現在很多研究表明可以通過這種改變來研究被試者的情緒、疲勞狀態、健康狀況等。由于其比較敏感且良好的客觀性，腦電波正被日漸廣泛的應用于科學研究的各個領域。現有的基于eeg信號的圖像質量評價方法正是研究圖像質量改變對腦電信號的影響，其反映的結果不僅是客觀采集的而且是和主觀感受緊密相關的,具有很高的研究價值。此該方法既能克服主觀評價方法受實驗參與者主觀意愿影響過大的弊端,又能避免客觀評價方法中容易出現的與主觀感受差別巨大的情況。

技術實現要素：

針對現有技術中存在的人對圖像質量的主觀評價和客觀評價相分離的問題，本發明實施例要解決的技術問題是提出一種能夠克服主觀意愿影響過大的、又考慮主觀感受的基于eeg信號的圖像質量評價方法。

為了解決上述問題，本發明實施例提出了一種基于eeg信號的圖像質量評價方法，包括：

步驟a、分別針對參考圖在色飽和度、白場亮度、清晰度變化，各自生成一個刺激圖；

步驟b、向被測試者依次連續顯示參考圖和刺激圖，并根據被測試者是否能區分出參考圖與刺激圖的區別，同時采集被測試者的腦電信號；其中刺激圖為根據參考圖對色飽和度、白場亮度、清晰度這三個參數進行改變以形成的；

步驟c、對采集到的被測試者的腦電信號過濾噪音，然后將參考圖出現前預設時間段內的腦電信號作為基線，然后將被測試者看到刺激圖后的腦電信號與基線進行對比以得到新的電位值；然后將其中幅值較高的偽跡剔除，按照零點一致將腦電信號進行幅值的直接疊加平均；最后剔除不必要的噪聲進行數字濾波；

步驟d、提取上述得到的p300波的峰值和潛伏期數據，其中潛伏期被定義為從刺激出現到峰值出現的時間長度,單位一般為毫秒(ms)；

步驟e、分別針對參考圖在色飽和度、白場亮度、清晰度變化生成的刺激圖，獲取在參數變化時的潛伏期和峰值的數據，獲取每張刺激圖對應的潛伏期的中位數以及峰值的中位數；然后以潛伏期和峰值的中位數為因變量，以為自變量分別擬合出關系方程式，得到每一刺激圖的潛伏期和峰值的預測模型。

其中，步驟a具體包括：

步驟a1、改變圖像的色飽和度cs，具體包括：將圖像中的每個像素由xyz空間轉換到lab空間，在轉換到lch空間；然后將每個像素的c分量進行如下處理：co＝αcsci，其中co和ci分別是每個像素c的輸出與輸入值，αcs是相應的壓縮因子，取不同的αcs值以達到色飽和度改變的目的；

步驟a2、改變圖像的白場亮度wl，具體包括：將圖像中的每個像素由xyz空間轉換到xyy空間，在xyy空間對像素的y分量進行處理以調節圖像的白場亮度wl，具體包括：對圖像中每個像素的亮度分量y進行如下處理：yo＝αwlyi，其中yo和yi分別是每個像素y分量的輸出與輸入值，αwl是相應的壓縮因子，取不同的的αwl值以達到白場亮度改變的目的；

步驟a3、利用高斯核函數對圖像進行卷積改變圖像的清晰度值，卷積使用的二維高斯核函數定義如下：其中c為常數，其值是該式乘積項積分和的倒數；為控制卷積函數對圖像清晰度的影響值，通過取不同的σ值以達到改變圖像清晰度的目的。

其中，向被測試者依次連續顯示參考圖和刺激圖，并根據被測試者是否能區分出參考圖與刺激圖的區別，同時采集被測試者的腦電信號，具體包括：

在測試開始時先顯示1000ms的黑底白十字圖片以提醒被測試者開始測試并將被測試者的視線吸引到屏幕中央；然后依次連續顯示參考圖和刺激圖，分別持續500ms且兩張圖連續顯示，并要求被測試者判斷兩者是否有區別；測試完成后馬上進入下一圖集，即馬上顯示黑底白十字圖片，然后顯示另一參考圖與刺激圖。

其中，步驟c具體包括：

將采集到的腦電信號中明顯的受電極移動和肌電影響的數據段剔除；通過現有的算法去除眼電干擾；然后將被測試者看到刺激圖后的腦電信號與基線進行對比以得到新的電位值；然后將其中幅值較高的偽跡剔除；按照零點一致將腦電信號進行幅值的直接疊加平均；最后為了使波形光滑，剔除不必要的噪聲，進行數字濾波。

其中，步驟d具體包括：

步驟d1、對于峰值特征提取的方法為面積測量法，即對一段時間窗口內的波幅進行時域積分得到包含的面積，再除以時間窗口的長度，得到所需的平均波幅；

步驟d2、對于潛伏期特征提取的方法為面積兩分潛伏期測量法，即以能夠將某個成分的波幅面積進行等分的時間點作為該成分的潛伏期。

本發明的上述技術方案的有益效果如下：上述技術方案提出了一種基于eeg信號的圖像質量評價方法。現有技術中客觀評價和主觀評價是相互割裂開的，導致各自的優缺點都非常明顯。本發明實施例中獎主觀評價與客觀評價有機的集合在一起，可以取長補短，相比較現有的評價方法可以獲取更好的評價結果。

附圖說明

圖1為本發明實施例提出的基于eeg信號的圖像質量評價方法的流程示意圖。

具體實施方式

為使本發明要解決的技術問題、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖及具體實施例進行詳細描述。

本發明實施例提出了一種基于eeg信號的圖像質量評價方法，其流程如圖1所示的，包括：

如圖1所示，基于eeg信號的圖像質量評價方法，包括以下步驟：

步驟1、在被測試者頭部枕葉oz位置安放腦電圖儀電極(即eeg電極)，一側耳廓位置安放參考電極，另一側耳廓位置安放接地電極；通過三個電極采集到信號通過差分放大器、模數轉換器后得到被測試者的腦電信號，然后將腦電信號傳輸到控制設備進行存儲；

步驟2、向被測試者依次連續顯示參考圖和刺激圖，并根據被測試者是否能區分出參考圖與刺激圖的區別；其中刺激圖為根據參考圖對色飽和度、白場亮度、清晰度這三個參數進行改變以形成的；分別針對參考圖在色飽和度、白場亮度、清晰度變化，各自生成一個刺激圖；并針對每一刺激圖都執行步驟3-步驟5的操作：

具體的，可以在測試開始時先顯示1000ms的黑底白十字圖片以提醒被測試者開始測試并將被測試者的視線吸引到屏幕中央；然后依次連續顯示參考圖和刺激圖，分別持續500ms且兩張圖連續顯示，并要求被測試者判斷兩者是否有區別。測試完成后馬上進入下一圖集，即馬上顯示黑底白十字圖片，然后顯示另一參考圖與刺激圖。其中采用的刺激圖就是分別為色飽和度、白場亮度、細節層次感的參數值改變形成的圖片。圖像的色飽和度，白場亮度和細節層次感的圖像屬性參數值的改變過程具體包括：

步驟21、改變圖像的色飽和度cs，具體包括：將圖像中的每個像素由xyz空間轉換到lab空間，在轉換到lch空間；然后將每個像素的c分量進行如下處理：co＝αcsci，其中co和ci分別是每個像素c的輸出與輸入值，αcs是相應的壓縮因子，取不同的αcs值以達到色飽和度改變的目的；

步驟22、改變圖像的白場亮度wl，具體包括：將圖像中的每個像素由xyz空間轉換到xyy空間，在xyy空間對像素的y分量進行處理以調節圖像的白場亮度wl，具體包括：對圖像中每個像素的亮度分量y進行如下處理：yo＝αwlyi，其中yo和yi分別是每個像素y分量的輸出與輸入值，αwl是相應的壓縮因子，取不同的的αwl值以達到白場亮度改變的目的；

步驟23、利用高斯核函數對圖像進行卷積改變圖像的清晰度值，卷積使用的二維高斯核函數定義如下：其中c為常數，其值是該式乘積項積分和的倒數；為控制卷積函數對圖像清晰度的影響值，通過取不同的σ值以達到改變圖像清晰度的目的；

步驟3、對采集到的被測試者的腦電信號過濾噪音，然后將參考圖出現前預設時間段內的腦電信號作為基線，

具體的，對采集到的被測試者的腦電信號過濾噪音可以包括：將采集到的腦電信號中明顯的受電極移動和肌電影響的數據段剔除；通過現有的算法去除眼電干擾。然后，舉例來說，把腦電信號中基于刺激圖出現的時間為0點，然后把刺激出現前600ms到出現后700ms的區域將整個數據劃分成500個數據段。將[-600，-500]這一時間段作為基線；由于刺激圖出現前的500ms出現的是參考圖，而[-600，-500]這一段就是參考圖出現前的100ms，此時現實的就是黑底白十字圖片。然后將被測試者看到刺激圖后的腦電信號與基線進行對比以得到新的電位值；然后將其中幅值較高的偽跡剔除(主要包括肌電偽跡等高頻干擾以及高波幅的慢電位偽跡)；按照零點一致將腦電信號進行幅值的直接疊加平均；最后為了使波形光滑，剔除不必要的噪聲，進行數字濾波。

步驟4、提取上述得到的p300波的峰值和潛伏期數據，其中潛伏期被定義為從刺激出現到峰值出現的時間長度,單位一般為毫秒(ms)；

其中，對于峰值特征提取的方法為面積測量法，即對一段時間窗口內的波幅進行時域積分得到包含的面積，再除以時間窗口的長度，得到所需的平均波幅；對于潛伏期特征提取的方法為面積兩分潛伏期測量法，即以能夠將某個成分的波幅面積進行等分的時間點作為該成分的潛伏期。

步驟5、分別針對參考圖在色飽和度、白場亮度、清晰度變化生成的刺激圖，獲取在參數變化時的潛伏期和峰值的數據，獲取每張刺激圖對應的潛伏期的中位數以及峰值的中位數；然后以潛伏期和峰值的中位數為因變量，以為自變量分別擬合出關系方程式，得到每一刺激圖的潛伏期和峰值的預測模型。

現有技術中客觀評價和主觀評價是相互割裂開的，導致各自的優缺點都非常明顯。本發明實施例中獎主觀評價與客觀評價有機的集合在一起，可以取長補短，相比較現有的評價方法可以獲取更好的評價結果。

以上所述是本發明的優選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明所述原理的前提下，還可以作出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護范圍。