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基于视差信息的无参考立体图像质量评价 被引量：3
1
作者 朱玲莹 桑庆兵 顾婷婷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第9期150-156,共7页
近年来,随着深度学习在图像质量评价领域的快速发展,平面图像质量评价得到了有效的改善,但是立体图像质量评价还有待提高。为此,文中结合三分支卷积神经网络,提出了基于视差信息的无参考立体图像质量评价方法,并分析了不同视差图对模型... 近年来,随着深度学习在图像质量评价领域的快速发展,平面图像质量评价得到了有效的改善,但是立体图像质量评价还有待提高。为此,文中结合三分支卷积神经网络,提出了基于视差信息的无参考立体图像质量评价方法,并分析了不同视差图对模型性能的影响。该方法将左右视图以及视差图小块作为输入,自动提取特征,通过训练得到回归模型,从而实现对立体图像的预测。文中使用了5种不同立体匹配算法来生成视差图,实验结果表明使用SAD算法得到的效果最好。在立体图像库LIVE3D和MCL3D上的实验结果表明,该方法不仅适用于评估对称失真图像,还适用于非对称失真的立体图像评价。该方法在总体失真上的结果优于其他对比算法,尤其是在MCL3D图像库上,所提方法的PLCC和SROCC比其他方法高出1%和4%。实验数据表明,所提模型提高了立体图像质量评价的性能,与人类主观感知高度一致。 展开更多
关键词 视差信息 立体匹配算法 卷积神经网络 立体图像质量评价 非对称失真图像
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基于奇异值分解的无参考立体图像质量评价 被引量：2
2
作者 沈丽丽 王莹 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期641-646,共6页
针对非对称失真立体图像,提出了一种基于奇异值分解的无参考评价算法.该方法首先考虑人眼对空间频率变化敏感的特性和双目融合特性,对立体图像进行Gabor滤波,基于奇异值分解的融合策略生成融合图.然后,采用亮度加权直方图的局部二值模... 针对非对称失真立体图像,提出了一种基于奇异值分解的无参考评价算法.该方法首先考虑人眼对空间频率变化敏感的特性和双目融合特性,对立体图像进行Gabor滤波,基于奇异值分解的融合策略生成融合图.然后,采用亮度加权直方图的局部二值模式算法分别对融合图、左右子图像提取特征,并将左右子图像的特征向量融合、采用欧几里得距离和夹角余弦进行向量之间的比较;为度量非对称失真差异,利用图像相似度算法计算左右子图像之间的相似性.最后,将融合图的特征向量、子图像的融合及比较特征向量、子图像的相似度特征向量级联,利用支持向量回归(SVR)算法完成特征到主观质量分数的回归映射.在LIVE3DⅡ、Waterloo-IVCⅠ和Waterloo-IVCⅡ立体图像库上对本算法进行测试.实验结果表明,本算法性能良好,优于目前主流的立体图像质量评价算法. 展开更多
关键词 立体图像质量评价 非对称失真 奇异值分解 欧几里得距离 图像相似度
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