灰度图像彩色化的效果评价研究*

李伟伟，杨风暴，安 富

(中北大学 信息与通信工程学院，山西 太原 030051)

灰度图像彩色化处理是一种重要的图像增强方法，尤其是红外图像的彩色融合与增强已成为研究的热点问题之一［1］。对于图像彩色化的效果评价目前尚没有较好的、被广泛接受的方法［2］。

灰度图像经过彩色化后，通常首先和原始的灰度图像进行比较分析，其次再对彩色化图像之间进行比较，可更好地研究不同的彩色化算法。因此本文按彩色化图像与原图像的比较和彩色化图像之间的比较两种情况来研究灰度图像的彩色化效果评价方法。

1 评价方法

目前图像质量的评价方法可分为两类，即主观评价方法和客观评价方法。人眼是图像观测的最后一个环节，许多情况下，灰度图像彩色化的效果采用人眼观察的主观评价方法。主观方法虽然简单、快捷，适用面宽，但存在一定的随意性和局限性，不能进行精细比较。灰度图像之间比较的客观评价参数较多，但是彩色化后的图像还没有标准的客观评价参数，所以彩色化效果的客观评价具有必要性和可行性，更为重要［3］。下面从主观和客观两方面展开研究。

2 主观评价

灰度图像彩色化的一般目的是利用丰富的颜色对比信息将灰度图像包含的内容更有效地显示出来，给人眼以舒服感和真实感，以便于对图像的观察、识别和理解。根据人眼的视觉特点，彩色化图像和原灰度图像之间的主观比较评价，主要从颜色对比度、舒服感、自然感等方面进行。对同一灰度图像经过不同算法处理后得到的不同彩色化图像进行比较评价，一般情况下也从颜色对比度、舒服感、自然感等方面按照表1 打分评价，但这种情况下，可比性更强一些，建议采用百分制以便更精确地反映彩色化效果。另外当这三个方面区分不大时，还可以增加偏爱度的指标。因为对于颜色对比效果、舒服感和自然感相近的不同颜色方案显示彩色图像，不同的人的偏爱程度是不一样的［4］。使用偏爱度指标时，一定是在前三个指标均区别不大时再使用，其他参照表1 分五档(很喜欢、喜欢、一般、不喜欢、很不喜欢)来量化打分。

表1 主观评价表

3 客观评价

3.1 彩色化图像与原灰度图像的比较评价

客观评价一般从彩色化后的图像颜色对比信息、目标背景对比度等方面进行，评价时要采用一些可量化的、与人的主观性无关或相关很小的评价指标来描述。由于灰度图像经过彩色化后的图像与原图像分属于不同类型的图像，灰度图像的像素取值是标量，彩色化图像的像素取值是三维矢量，因而下面从三个方面研究评价参数。

3.1.1 基于灰度图像参数延伸至彩色图像的评价参数

该类参数主要是将评价灰度图像信息的一些参数(如熵、清晰度等)推广到彩色图像，然后进行比较。

(1)熵［5］

熵是衡量图像信息丰富程度的一个重要指标。如果图像的熵越大，说明图像的信息量越多。对于一幅灰度图像P，可以认为其各元素的灰度值是相互独立的样本，则这幅图像的灰度分布为p={p1，p2，…，pi，…，pn}，pi为灰度值等于i的像素数与图像总像素数之比，n为灰度级总数。公式为:

式(1)中对数的底为2 时，熵的单位为比特(bit)。

彩色图像的熵是将彩色图像三个页面作为整体，一个点三个页面像素值设为(ri，gi，bi)，pi为像素值等于(ri，gi，bi)的像素数与图像总像素数之比。按照熵的公式(1)进行计算即得到彩色图像的熵。

(2)清晰度［5］

清晰度反映图像质量的改进，同时还反映出图像中微小细节反差和纹理变换特征。图像清晰度的值越大，说明图像的效果越好。在彩色图像中，R、G、B 三个页面整体考虑，即:

Δrx(i，j)，Δgx(i，j)，Δbx(i，j);Δry(i，j)，Δgy(i，j)，Δby(i，j)分别为三个页面沿x和y方向的差分。

(3)目标背景对比度［6］

目标背景对比度越大，说明图像更便于目标识别。彩色图像的目标对比度是三维矢量，取其模与灰度图像的目标背景对比度进行比较。

3.1.2 基于彩色化图像退化的评价参数

由于灰度图像之间的比较具有许多有效的评价参数(如熵、调和熵、标准偏差、清晰度、多向粗糙度等)［6］，将彩色化图像采用HIS、YUV、YIQ、lαβ 等颜色空间变换的办法提取亮度分量与原灰度图像比较。若参数值不劣于原灰度图像，由于彩色化图像还有彩色分量，这样也能说明彩色化处理的效果。但是如果彩色化图像亮度分量的参数值劣于灰度图像的参数值，则该方法就不能很好说明彩色化的效果，因此在确定具体参数时，要注意选择。

3.2 彩色化图像之间的比较评价

彩色化图像之间的评价属于同类型的图像进行比较，则更易实现，评价结果更为有效，从三方面研究相应的评价参数。

3.2.1 基于彩色化图像参数延伸的评价参数

彩色图像之间的评价可以采用灰度图像延伸至彩色图像的评价参数(熵、清晰度、目标背景对比度)进行直接比较;也可以分别对三个页面的参数值进行比较，或是对三个页面的参数值进行求和比较。

3.2.2 基于彩色化图像颜色比较的评价参数

彩色化图像之间可采用颜色数目进行评价，若是评价图像之间的颜色数目相差较大，则颜色数目较多的图像更易展现图像的细节信息，彩色化的效果较好;若是评价图像之间的颜色数目相差较小，彩色化的效果难以用颜色数目来说明，则此评价参数不宜适用。

由于人眼往往是采用局部对照的办法，这样对比性才比较强［7］，鉴于此，采用局部颜色分辨力的大小来说明彩色化的效果。局部颜色分辨力是指将图像分成若干小的区域，每个区域单独求分辨力，然后再把各个区域的分辨力累加起来。

设图像f的长宽分别是M、N，分成的每个小块g的长宽分别是m、n，其中:

又设p=1，2，3，…，P，q=1，2，3，…，Q，则图像块g(p，q)的颜色分辨力R(p，q)，整幅图像的局部颜色分辨力为:

3.2.3 基于颜色空间变换的评价参数

颜色空间是进行颜色信息研究的理论基础，常用的颜色空间有RGB、YUV、YIQ、lαβ、HIS、HVS 等。在不同的颜色空间中，HIS、HVS(色调、饱和度、亮度)颜色空间是基于人的心理感知角度建立的，YIQ、YUV 与lαβ 颜色空间很大程度分开了彩色图像中的亮度信息与颜色信息［8］，然而YUV 颜色模型中U、V 两个彩色分量表示色差，色差信息不适合评价说明彩色化的效果。因此将彩色图像转换到RGB、YUV、YIQ、lαβ、HIS、HVS 空间，对其三个页面进行统计特性(均值、方差等)评价。

3.3 客观评价参数的选择

对于灰度图像彩色化的效果评价，首先选取参数延伸的评价参数进行比较，若参数值相差较小，则可通过颜色评价参数来判定图像质量的优劣。在彩色化图像与原灰度图像评价中还可以采用彩色化图像退化的评价参数，彩色化图像之间则采用空间变换的评价参数。不同的评价参数有不同的特点，实际应用中应根据彩色化的效果具体来选取。

4 结束语

建立灰度图像彩色化的效果评价是目前图像彩色融合和增强中急需解决的问题之一，实用的图像质量评价方法和参数是研究的重点。本文为此研究一种实用的、有效主观评价方法和客观评价参数，对灰度图像彩色化的效果进行评价，可以为彩色化算法的优化和选择提供依据。

［1］荆绍威.多波段图像仿生假彩色融合技术研究［D］.中北大学硕士学位论文，2009.

［2］Yin Chen，Zhiyun Xue，Rick S.Blum.Theoretical of an Information-based Quality MMeasure for Image Fusion［J］.Information Fusion，2008，9(2):161－175.

［3］李文娟.基于视觉特性的彩色图像质量评价研究［D］.吉林大学硕士学位论文，2006.

［4］徐海松.颜色信息工程［M］.杭州:浙江大学出版社，2005:35－38.

［5］阳方林，郭红阳，杨风暴.像素级图像融合效果的评价方法研究［J］.测试技术学报，2002，16(4):276－279.

［6］杨风暴，倪国强，荆绍威.红外中波细分图像的小波包变换融合［J］.红外与毫米波学报，2008，27(4):275－279.

［7］冷敏，杨风暴，齐伟.基于人眼中心－环绕对抗受域神经网络的红外中波细分图像的融合［J］.红外技术，2009，31(7):403－406.

［8］李申燕.图像颜色迁移技术的研究［D］.中北大学学位论文，2009.