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基于中央偏移的立体图像质量评价方法技术

技术编号:13781407 阅读:64 留言:0更新日期:2016-10-04 18:05
本发明专利技术属于图像处理领域,为使客观评价的结果与主观评测的一致性更高,为立体图像质量评价提供一个新的思路。本发明专利技术基于中央偏移的立体图像质量评价方法,步骤如下:1)采用结构相似度算法SSIM,计算参考右图像和右图像的亮度、对比度和结构的比较函数,将从而得出SSIM的图像质量权值矩阵,再通过最近邻域插值算法将图像质量权值矩阵放大到与原图像大小相同;2)根据中央偏移特性对SSIM图像质量矩阵进行加权计算,得到右图像的图像质量评价得分;3)然后再重复上述步骤,计算左视点的图像质量评价得分,将两者加权平均得到立体图像质量客观评价值。本发明专利技术主要应用于图像处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理领域,涉及图像质量评价方法改进优化,尤其涉及一种基于中央偏移的立体图像质量客观评价方法。
技术介绍
从上世纪20年代的人类史上第一部立体电影《爱的力量》问世,到2012年3D重制版《泰坦尼克号》上映,3D立体电影凭借其优秀的视觉感受,逼真的观看体验,已经获得了越来越多观看者的青睐。立体显示技术指的是通过光学等技术手段对人眼的立体视觉特性进行模拟,从而将空间物体的立体信息再现出来,生成具有深度特性立体图像的显示方式[1]。但是立体图像由于拍摄时的噪音、图像传输失真等问题,可能会引起左右两幅图像的质量有所差异,而这种差异可能会导致观看者的不适。因此,对立体图像的质量进行评价对立体图像的发展有着至关重要的作用。虽然立体图像主观评测能非常正确的反映出图像的质量,但是主观评测费时费力,对于大量的图像和图片,对每幅图像进行评价很难实现。因此,合理的提出一种立体图像的客观评价方法具有非常大的意义。立体图像的客观评价方法根据立体图像自身的特征信息,利用数学公式或通过构建数学模型,使用计算机对立体图像进行分析,从而计算出代表着立体图像质量的分数,用以描述人类对于立体图像的主观感受。截止到现在,立体图像质量的客观评价方法已有很多,他们从不同的方面对全参考立体图像质量进行评价,以下对现有的立体图像质量客观评价方法进行分析。文献[2]在参考平面图像质量评价的基础上,将工程学评价方法峰值信噪比与结构相似度相结合,使用两种方法分别评价立体图像左右视图的质量,然后通过四种不同的方法计算得到绝对差值信息用于评价立体感,最后分别使用局部结合和全局结合的方法将图像质量与立体感质量整合为统一的立体图像质量指标。最后将所得分数取平均值,作为评价立体图像质量的指标。该文章还验证了单纯的平面图像客观评价方法无法简单地适用立体图像质量评价,在立体图像质量评价过程中需要考虑立体感的因素。文献[3]提出了一种双目感知质量模型,首先基于双目不对称性分割立体图像,然后对不同区域设置不同的感知权重,最后计算立体图像质量,该文献证明了结合双目视觉不对称性可以提高立体图像客观评价准确性。文献[4]认为,人眼视觉系统对立体图像的边缘信息极其敏感,因此其考虑通过边缘信息对经典结构相似度指标加以改进,提出了一种基于边缘的结构相似度评价方法,使用该方法评价立体图像左右视图质量。然后作者通过基于自适应权重匹配算法计算左右视图的视差图,通过判断失真图像视差图与参考图像视差图的差异计算立体图像的立体感指标。最后将左右视图质量与立体感质量进行拟合,得到评价立体图像质量的综合指标。文献[5]考虑HVS的生理特性和心理特性,提出了一个改进的SSIM算法。随着各领域对HVS特性认识的不断加深,客观评价模型中融入更加复杂和高级的人眼视觉特性成为了必然的发展方向。视觉显著性作为一种人眼视觉系统高级特性,是指人眼对图像不同区域分配的注意力强度不同。文献[6]通过将原始图像的显著图加权图像的局部失真质量图,提高了评价算法的性能。通常情况下,图像失真会影响显著特征准确提取。文献[6]假设原始图像和失真图像的显著特征相似,其使用原始图像的显著图对图像质量进行客观评价,实验结果表明[6],当失真图像质量较高时,采用原始显著图进行的失真图像质量评价是有效的;然而,随着失真图像质量的不断降低,一些不容忽视的因素影响显著性检测过程,从而造成原始图像和失真图像的显著特征具有明显的差异。因此,实验过程中应同时考虑原始和失真图像的显著特征更准确地评价失真图像的质量。由于人类视觉系统对图像的观察是自下而上的,不能同时将整幅图的内容同时观察到,而是只关注图像中最引人注意的地方,因此提出基于中央偏移的立体图像质量评价方法具有很强的理论上的支持。
技术实现思路
为克服现有技术的不足,本专利技术旨在结合中央偏移特性对立体图像质量进行客观评价。通过人眼观察图像时的中央偏移特性对立体图像质量客观评价算法进行优化,使客观评价的结果与主观评测的一致性更高,为立体图像质量评价提出了一个新的思路。本专利技术采用的技术方案是,基于中央偏移的立体图像质量评价方法,步骤如下:1)采用结构相似度算法SSIM,计算参考右图像和右图像的亮度、对比度和结构的比较函数,将从而得出SSIM的图像质量权值矩阵,再通过最近邻域插值算法将图像质量权值矩阵放大到与原图像大小相同;2)根据中央偏移特性对SSIM图像质量矩阵进行加权计算,得到右图像的图像质量评价得分;3)然后再重复上述步骤,计算左视点的图像质量评价得分,将两者加权平均得到立体图像质量客观评价值。采用结构相似度算法,为防止出现块效应,使用M×M、标准差为1.5的高斯滑动窗口分别对原始立体图像对的右视点和失真立体图像对的右视点采样获取子图像块X,Y,计算它们的亮度、结构和对比度相似度; l ( X , Y ) = 2 μ X μ Y + C 1 μ X 2 + μ Y 2 + C 1 - - - ( 1 ) ]]> s ( X , Y ) = 2 σ X Y + C 3 σ X σ Y + C 3 - - - ( 2 ) ]]> c ( X , Y ) = 2 σ X 本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种基于中央偏移的立体图像质量评价方法,其特征是,步骤如下:1)采用结构相似度算法SSIM,计算参考右图像和右图像的亮度、对比度和结构的比较函数,将从而得出SSIM的图像质量权值矩阵,再通过最近邻域插值算法将图像质量权值矩阵放大到与原图像大小相同;2)根据中央偏移特性对SSIM图像质量矩阵进行加权计算,得到右图像的图像质量评价得分;3)然后再重复上述步骤,计算左视点的图像质量评价得分,将两者加权平均得到立体图像质量客观评价值。

【技术特征摘要】
1.一种基于中央偏移的立体图像质量评价方法,其特征是,步骤如下:1)采用结构相似度算法SSIM,计算参考右图像和右图像的亮度、对比度和结构的比较函数,将从而得出SSIM的图像质量权值矩阵,再通过最近邻域插值算法将图像质量权值矩阵放大到与原图像大小相同;2)根据中央偏移特性对SSIM图像质量矩阵进行加权计算,得到右图像的图像质量评价得分;3)然后再重复上述步骤,计算左视点的图像质量评价得分,将两者加权平均得到立体图像质量客观评价值。2.如权利要求1所述的基于中央偏移的立体图像质量评价方法,其特征是,采用结构相似度算法,为防止出现块效应,使用M×M、标准差为1.5的高斯滑动窗口分别对原始立体图像对的右视点和失真立体图像对的右视点采样获取子图像块X,Y,计算它们的亮度、结构和对比度相似度:其中: l ( X , Y ) = 2 μ X μ Y + C 1 μ X 2 + μ Y 2 + C 1 - - - ( 1 ) s ( X , Y ) = 2 σ X Y + C 3 σ X σ Y + C 3 - - - ( 2 ) c ( X , Y ) = 2 σ X σ Y + C 2 σ X 2 + σ Y 2 + C 2 - - - ( 3 ) μ X = Σ i = 1 N ω i x i - - - ( 4 ) σ X = ( Σ i = 1 N ω i ( x i - μ X ) 2 ) 1 / 2 - - - ( 5 ) σ X Y = Σ i = ...

【专利技术属性】
技术研发人员:李素梅朱兆琪徐姝宁侯春萍
申请(专利权)人:天津大学
类型:发明
国别省市:天津;12

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