【技术实现步骤摘要】
本专利技术属图像处理领域,涉及基于空域特征的无参考立体图像质量客观评价方法。
技术介绍
近年来,三维技术逐渐普及,步入大众生活,为观众带来了更好的视觉体验和临场感,但同时也对立体图像的质量提出了更高的要求。由于立体图像的不恰当处理可能会引起观看者的视觉疲劳与不适,因此十分有必要提出一种统一、客观、有效的立体图像质量评价方法对立体图像质量进行准确的预测。现有的立体图像质量评价方法主要包括基于平面图像质量参数的评价方法和基于人类视觉基本特性的评价方法两种。但是,基于平面图像质量参数的评价方法没有充分考虑人类视觉特性,缺少对立体信息有效利用,因而难以投入实践。现有的基于人类视觉基本特性的评价方法中最重要的一步是立体匹配,但是如何有效地提取立体信息,合理地进行匹配,仍然是立体图像领域关注的焦点。因此,很有必要建立一个以立体图像基本信息为基础,又充分考虑人类视觉特性的立体图像质量客观评价方法。此外,鉴于现有的立体图像质量评价方法需要原始的参考图像作为评价依据,因此具有很大的局限性,所以无参考(即不需要原始的参考图像对做评价依据)立体图像质量评价方法应运而生。
技术实现思路
本专利技术的目的提供一种充分考虑双视点特性的立体图像质量客观评价方法。本专利技术的无参考立体图像质量客观评价方法,模拟大脑中形成的视觉感知图像,以空域特征作为工具,通过空域特征的变化描述对立体图像质量,进而做出更加全面、准确的客观评价。技术方案如下:一种基于空域特征的无参考立体图像质量客观评价方法,每个失真立体图像对由左图和右图组成,设失真图像对为(tl,tr),包括以下步骤:第一步:模拟人类视觉特 ...
【技术保护点】
一种基于空域特征的无参考立体图像质量客观评价方法,每个失真立体图像对由左图和右图组成,设失真图像对为(tl,tr),包括以下步骤:第一步:模拟人类视觉特性,对失真图像对的左图和右图分别进行二维Gabor滤波,得到左图和右图的加权因子:WL(x,y)和WR((x+d),y),其中,(x,y)为像素点坐标,d表示对右图进行视差补偿的像素点横坐标差值;第二步:将失真图像对(tl,tr)进行加权运算,得到V(x,y);第三步:对V(x,y)进行归一化处理,得到失真图像对的视觉感知图第四步:对失真图像对的视觉感知图进行分块处理,设每块大小为m×n;假定图像尺寸为M×N,图像可以划分为([M/m]×[N/n])图像块,[x]表示不大于x的最大整数;第五步:利用非对称高斯分布模型求解每一图像块的特征参数;第六步:将图像尺寸缩放为原来的图像块尺寸m,n缩放为原来的然后重复第三步至第五步操作,获得缩放图像的每一图像块的特征参数;第七步:集合第五步和第六步得到的特征参数,构成的空域特征;第八步,以列为单位,分别计算第七步所获得特征的均值和方差矩阵νd和∑d;第九步,训练无失真参考图像对的多元高斯模型,方法 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于空域特征的无参考立体图像质量客观评价方法,每个失真立体图像对由左图和右图组成,设失真图像对为(tl,tr),包括以下步骤:第一步:模拟人类视觉特性,对失真图像对的左图和右图分别进行二维Gabor滤波,得到左图和右图的加权因子:WL(x,y)和WR((x+d),y),其中,(x,y)为像素点坐标,d表示对右图进行视差补偿的像素点横坐标差值;第二步:将失真图像对(tl,tr)进行加权运算,得到V(x,y);第三步:对V(x,y)进行归一化处理,得到失真图像对的视觉感知图第四步:对失真图像对的视觉感知图进行分块处理,设每块大小为m×n;假定图像尺寸为M×N,图像可以划分为([M/m]×[N/n])图像块,[x]表...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨嘉琛,林彦聪,姜斌,汪亚芳,沈教勋,
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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