【技术实现步骤摘要】
一种立体图像质量评估方法、装置及终端设备
[0001]本申请属于图像质量评估
，尤其涉及一种立体图像质量评估方法、装置及终端设备。
技术介绍
[0002]立体图像技术是一种能够提供视觉深度感的新型多媒体技术。与平面图像相比，立体图像主要利用双目视差原理，通过双目分别接收左右两个通道的图像，给观看者带来较好的临场感。但两个通道的图像也对图像的存储空间和传输带宽，也带了更高的要求。因此，对立体图像进行高效压缩是降低存储成本、缓解网络带宽压力的关键技术。但通过压缩编码减少立体图像的数据量，势必会引起图像质量下降。除此之外，在立体图像采集、处理及传输过程中，都难免会引起失真。因此，探索影响立体图像质量的主要因素，并找到一个有效可靠的立体图像质量评估方法，对立体信息行业的发展尤为重要。立体图像质量评估方法不仅可以评价接收端立体图像质量的优劣，还可以为立体图像压缩、传输及其他处理方法提供新的理论依据，从而促进立体图像压缩算法和传输方式的优化。
[0003]根据左右视点图像的失真类型和失真程度情况，可以将立体图像失真分为对称...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种立体图像质量评估方法，其特征在于，所述立体图像中包含左视点图像和右视点图像，所述方法包括：对所述左视点图像进行特征图像提取，得到对应的左线特征图像、左纹理特征图像，以及左颜色特征图像；对所述右视点图像进行特征图像提取，得到对应的右线特征图像、右纹理特征图像，以及右颜色特征图像；基于所述左线特征图像、所述左纹理特征图像、所述左颜色特征图像、所述右线特征图像、所述右纹理特征图像以及所述右颜色特征图像，以所述左视点图像作为主视图生成左融合图像，以所述右视点图像作为主视图生成右融合图像；对所述左融合图像和所述右融合图像进行特征参数提取，并根据特征参数计算所述立体图像的质量，得到对应的质量参数。2.如权利要求1所述的立体图像质量评估方法，其特征在于，所述对所述左视点图像进行特征图像提取，得到对应的左线特征图像的操作，包括：对所述左视点图像进行像素点梯度幅值分析，得到对应的左梯度图像，并获取各个像素点的梯度方向；从所述左梯度图像的像素点中筛选出梯度幅值大于幅值阈值，且梯度方向大于方向阈值的待处理像素点；对所述待处理像素点八邻域内进行像素点搜索，得到各个所述待处理像素点对应的待处理像素集合，所述待处理像素集合中，包含一个所述待处理像素点及该待处理像素点对应搜索出的像素；对每个所述待处理像素集合进行集合内的像素点连线，得到对应的多个第一局部线段，并对各个所述第一局部线段绘制对应的最小外接矩形，得到多个最小外接矩形；在所述梯度图像中对相邻的所述最小外接矩形进行所述第一局部线段的线段连接，得到连接后的第二局部线段；检测各个所述第二局部线段是否为直线，对非直线的所述第二局部线段进行曲线拟合，并根据曲线拟合结果对非直线的所述第二局部线段进行线段绘制，得到非直线的得到第二局部线段对应的第三局部线段；从所述左视点图像中筛选出各个待处理线段对应的像素点，得到由筛选出的像素点构成的左线特征图像，其中，待处理线段包括未进行过线段连接的所述第一局部线段、进行过线段连接且为直线的所述第二局部线段，以及对非直线的所述第二局部线段进行线段重新绘制后得到的所述第三局部线段。3.如权利要求2所述的立体图像质量评估方法，其特征在于，所述对所述待处理像素点八邻域内进行像素点搜索，得到各个所述待处理像素点对应的待处理像素集合的操作中，对单个所述待处理像素点的搜索操作，包括：沿着所述待处理像素点的八邻域进行像素点搜索，直至搜索到的像素点梯度方向与对应的待处理像素点梯度方向的夹角大于夹角阈值，则完成搜索。4.如权利要求2所述的立体图像质量评估方法，其特征在于，所述对所述左视点图像进行像素点梯度幅值分析，得到对应的左梯度图像，包括：根据下列公式计算所述左视点图像中像素点的梯度幅值，得到梯度图像：
其中，I(x，y)为所述左视点图像，*是卷积操作，G(x，y，
∝
)是对所述左视点图像中像素点水平和垂直方向的高斯微分函数，
∝
为预设的平滑系数。5.如权利要求1至4任意一项所述的立体图像质量评估方法，其特征在于，所述基于所述左线特征图像、所述左纹理特征图像、所述左颜色特征图像、所述右线特征图像、所述右纹理特征图像以及所述右颜色特征图像，以所述左视点图像作为主视图生成左融合图像，包括：根据以下生成所述左融合图像：RH
L
(x，y)＝XS
LL
(x，y)I
L
(x...
【专利技术属性】
技术研发人员：覃柳思，
申请(专利权)人：广西南宁弘邹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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