基于色相角和差通道的立体图像质量评价方法技术

本发明专利技术涉及一种基于色相角和差通道的立体图像质量评价方法，包括以下步骤：分别对左视图和右视图做RGB色彩空间到Lab色彩空间的转换；求解转换后的失真图像对的亮度对比度；根据转换后的色彩空间计算左视图和右视图中的每个像素的色相角；根据左右视图中亮度和色度的关系，分别计算左视图响应和右视图响应：分别计算和、差通道的色相角响应；对得到的和差通道的色相角响应进行Gabor滤波；计算滤波后的resp_diffG和resp_sumG的能量响应，并计算权重因；合成得到能够模拟大脑视觉感知的影像图；对视觉感知影像图进行分块，并对每个图像块进行DCT变换；计算所有图像块在每个子带上的能量熵，得到图像块的特征；立体图像质量预测。

【技术实现步骤摘要】
基于色相角和差通道的立体图像质量评价方法
本专利技术属图像处理领域，涉及立体图像质量评价方法。
技术介绍
随着立体显示技术的高速发展，立体图像/视频已经逐渐进入到人们的生活中。然而，立体图像/视频在采集、存储、传输过程中会引入各种各样的失真，影响立体图像/视频的质量和观感。因此，如何准确、高效的评价立体图像的质量已经成为立体视频系统、立体视频工程和立体视频处理领域中的关键问题。当前立体图像质量评价主要分为三类。一类是将2D图像质量评价的方法分别应用左右视点，再辅以视差进行评价的方法。但这种方法没有充分考虑人类的视觉特性，缺少对立体信息的有效利用，因此应用具有局限性。第二类是基于人类视觉系统(HVS)的评价方法。但是由于视觉系统的复杂性以及目前在此领域研究的局限性，因此也很难发挥其优势作用。第三类是基于图像特征，结合机器学习的方法。这类方法的关键在于如何提取既能反映图像信息又能表征图像立体感的特征。另外，由于视差和深度信息获取的不准确，双目特性考虑不充分，立体图像质量评价仍然是当前研究的热点和难点。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术上的不足，提供一种立体图像质量评价方法。本专本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于色相角和差通道的立体图像质量评价方法，每个失真立体图像对由左图和右图组成，设失真立体图像对为(Dl,Dr)，评价方法包括以下步骤：第一步：分别对左视图和右视图做RGB色彩空间到Lab色彩空间的转换，得到转换后的失真图像对(Dl‑Lab,Dr‑Lab)；第二步：求解转换后的失真图像对的亮度对比度contrast(x,y)，其中(x,y)为像素坐标；第三步：根据转换后的色彩空间中的a分量和b分量计算左视图和右视图中的每个像素的色相角L和R；第四步：根据左右视图中亮度和色度的关系，分别计算左视图响应和右视图响应：

【技术特征摘要】
1.一种基于色相角和差通道的立体图像质量评价方法，每个失真立体图像对由左图和右图组成，设失真立体图像对为(Dl,Dr)，评价方法包括以下步骤：第一步：分别对左视图和右视图做RGB色彩空间到Lab色彩空间的转换，得到转换后的失真图像对(Dl-Lab,Dr-Lab)；第二步：求解转换后的失真图像对的亮度对比度contrast(x,y)，其中(x,y)为像素坐标；第三步：根据转换后的色彩空间中的a分量和b分量计算左视图和右视图中的每个像素的色相角L和R；第四步：根据左右视图中亮度和色度的关系，分别计算左视图响应和右视图响应：其中，c为调节常量，ω为抑制因子，由双目抑制产生，计算公式如下：第五步：分别计算和、差通道的色相角响应，计算公式分别如下：resp_diff(L,R)＝abs(resp(L)-resp(R))resp_sum(L,R)＝resp(L)+resp(R)第六步：对得到的和差通道的色相角响应进行Gabor滤波，分别得到滤波后的resp_diffG和resp_sumG；第七步：计算滤波后的resp_diffG和resp_sumG的能量响应resp_diffGE和resp_sumGE，并计算权重因子：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨嘉琛，汪亚芳，姜斌，朱英豪，计春祺，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12