一种立体图像的人眼最小可辨变化分析方法技术

本发明专利技术公开了一种立体图像的人眼最小可辨变化分析方法，通过广义线性模型框架下的Ｔｈｕｒｓｔｏｎｅ模型对观察者主观评价数据进行回归分析，以在左视点图像质量固定不变的情况下，测定人眼可感知立体图像质量变化时右视点图像质量下降的临界值，从而确定非对称立体视频编码时右视点图像质量相对左视点图像质量可下降的最大变化范围，使得既能通过降低右视点图像质量来达到提高编码效率的目的，又能利用立体视觉掩蔽效应使观察者不能感知到右视点图像质量下降的事实，从而保证了立体图像的整体质量。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种立体图像的人眼最小可辨变化分析方法，其特征在于包括以下步骤：①首先取一幅立体图像作为测试图像，然后利用Ｈ．２６４视频编码标准，采用一个预设的编码量化参数对测试图像的左视点图像以帧内编码方式进行编码，记对测试图像的左视点图像进行编码所采用的预设的编码量化参数为ＱＰ↓［Ｌ］，将编码得到的左视点图像定义为Ａ质量点的左视点图像，记为Ｌ↓［Ａ］，再采用Ｎ个不同的编码量化参数分别对测试图像的右视点图像以帧内编码方式进行编码，获得所需的Ｎ幅质量各不相同的右视点图像，其中，对测试图像的右多数观察者都可以分辨出该Ｓ↓［ｍ］与Ｓ↓［ＡＡ］的质量差异，则将该Ｓ↓［ｍ］对应的右视点图像定义为Ｅ质量点的右视点图像，记为Ｒ↓［Ｅ］，并将该立体图像Ｓ↓［ｍ］记为Ｓ↓［ＡＥ］，将Ｅ质量点的右视点图像Ｒ↓［Ｅ］编码采用的编码量化参数记为ＱＰ↓［ＲＥ］；再在Ｂ质量点的右视点图像Ｒ↓［Ｂ］与Ｅ质量点的右视点图像Ｒ↓［Ｅ］之间等量化步长选取Ｃ质量点的右视点图像和Ｄ质量点的右视点图像，将Ｃ质量点的右视点图像记为Ｒ↓［Ｃ］，将Ｃ质量点的右视点图像Ｒ↓［Ｃ］编码采用的编码量化参数记为ＱＰ↓［ＲＣ］，将Ｄ质量点的右视点图像记为Ｒ↓［Ｄ］，将Ｄ质量点的右视点图像Ｒ↓［Ｄ］编码采用的编码量化参数记为ＱＰ↓［ＲＤ］，（ＱＰ↓［ＲＢ］－ＱＰ↓［ＲＣ］）≈（ＱＰ↓［ＲＣ］－ＱＰ↓［ＲＤ］）≈（ＱＰ↓［ＲＤ］－ＱＰ↓［ＲＥ］），将Ａ质量点的左视点图像Ｌ↓［Ａ］和Ｃ质量点的右视点图像Ｒ↓［Ｃ］所构成的立体图像记为Ｓ↓［ＡＣ］，将Ａ质量点的左视点图像Ｌ↓［Ａ］和Ｄ质量点的右视点图像Ｒ↓［Ｄ］所构成的立体图像记为Ｓ↓［ＡＤ］；④将经上述步骤获得的５幅质量逐次递减的立体图像Ｓ↓［ＡＡ］、Ｓ↓［ＡＢ］、Ｓ↓［ＡＣ］、Ｓ↓［ＡＤ］和Ｓ↓［ＡＥ］两两组合，共组成十组不同的立体图像对比组合，分别为Ｓ↓［ＡＡ］Ｓ↓［ＡＢ］、Ｓ↓［ＡＡ］Ｓ↓［ＡＣ］、Ｓ↓［ＡＡ］Ｓ↓［ＡＤ］、Ｓ↓［ＡＡ］Ｓ↓［ＡＥ］、Ｓ↓［ＡＢ］Ｓ↓［ＡＣ］、Ｓ↓［ＡＢ］Ｓ↓［ＡＤ］、Ｓ↓［ＡＢ］Ｓ↓［ＡＥ］、Ｓ↓［ＡＣ］Ｓ↓［ＡＤ］、Ｓ↓［ＡＣ］Ｓ↓［ＡＥ］和Ｓ↓［ＡＤ］Ｓ↓［ＡＥ］；随机播放这十组立体图像对比组合，要求每位观察者分别对所有立体图像对比组合中的２幅立体图像两两对比进行独立的主观质量评价，指出其认为立体图像对比组合中的２幅立体图像质量相对较好的立体图像，并记录评价数据；⑤对于十组立体图像对比组合中的其...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋刚毅，王旭，郁梅，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：97[中国|宁波]