本发明专利技术公开了一种基于视觉感知的立体图像客观质量评价方法，其从左右视点图像质量和深度感知两部分出发，左右视点图像质量对多尺度上的结构信息进行捕捉，有效地反映原始和失真立体图像对的结构相似度的差异，而立体深度感主要是由于人的左右眼看到的图像存在细微的差异造成的，故通过比较原始和失真绝对差值图的亮度失真、结构失真及灵敏度失真获得深度感知评价值，然后对这两部分的评价值进行非线性拟合得到最终的立体图像质量评价指标，由于本方法融入了立体图像特有的深度感特性和图像质量损失特性的客观评价模型结果既能反映立体图像的质量又能反映深度感，因此评价结果可以客观地反映立体图像处理或压缩算法对立体图像质量变化的影响。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种立体图像质量评价技术，尤其是涉及。
技术介绍
随着互联网、通信和多媒体信息技术的快速发展，增强视觉逼真感和临场感的立体图像是下一代数字媒体技术的发展方向。同时，市场对立体视频系统开发与应用的需求也越来越迫切，如在立体数字电视、远程教育、远程工业控制、三维视频会议系统、虚拟现实系统、远程医疗、遥控机器人、自动导航、消费电子等诸多领域有着广泛的应用前景。立体图像质量评价在图像处理相关领域中有着重要地位，是比较各种立体图像处理算法性能优劣以及优化系统参数的重要指标。如何在3DTV系统的图像采集、编码压缩、网络传输等领域建立有效的立体图像质量评价机制成为图像领域的关键问题。立体图像质量评价分为主观 质量评价和客观质量评价。主观质量评价虽更接近人的真实视觉感受，但由于需要多名评分者严格按着复杂程序和步骤进行，存在耗时、费用高、难以嵌入系统，评价结果易受评分者、测试条件和测试环境的影响等缺点。而客观质量评价能很好地克服主观质量评价的缺点。目前，立体图像客观质量评价主要是迁移平面图像质量评价算法，没有考虑立体特有的深度感知特性以及充分利用人眼视觉感知特性，因此客观质量评价模型与主观感知之间的一致性不是很好。为了满足快速发展的时代需求，设计全面、符合人眼视觉感知的立体图像客观质量评价方法迫在眉睫。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种能够有效提高立体图像质量客观评价模型与主观感知之间的一致性，为各种立体图像处理算法的评判提供准确的判断依据的基于视觉感知的立体图像客观质量评价方法。本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为，其特征在于包括以下步骤①令Sots为原始的无失真的立体图像，令Sdis为待评价的失真的立体图像，将原始的无失真的立体图像Sots的左视点图像记为Lots，将原始的无失真的立体图像Sots的右视点图像记为R g，将待评价的失真的立体图像Sdis的左视点图像记为Ldis,将待评价的失真的立体图像Sdis的右视点图像记为Rdis ；②对LOTg、Rorg> Ldis和Rdis4幅图像分别实施M级正交小波9/7滤波和下采样的尺度分解，分别得到LOTg、ROTg、Ldis和Rdis4幅图像各自对应的M个子带的系数矩阵，将Lots实施第m级正交小波9/7滤波和下采样的尺度分解后得到的对应的第m个子带的系数矩阵记为 C:，L，将Rorg实施第m级正交小波9/7滤波和下采样的尺度分解后得到的对应的第m个子带的系数矩阵记为，将Ldis实施第m级正交小波9/7滤波和下采样的尺度分解后得到的对应的第m个子带的系数矩阵记为，将Rdis实施第m级正交小波9/7滤波和下采样的尺度分解后得到的对应的第m个子带的系数矩阵记为，其中，I < m < M ;③对Lots的M个子带的系数矩阵一一对应的M幅图像分别实施区域划分，得到Lots的M个子带的系数矩阵一一对应的M幅图像各自对应的三个区域系数矩阵，对Rots的M个子带的系数矩阵一一对应的M幅图像分别实施区域划分，得到Rots的M个子带的系数矩阵一一对应的M幅图像各自对应的三个区域系数矩阵，对Ldis的M个子带的系数矩阵一一对应的M幅图像分别实施区域划分，得到Ldis的M个子带的系数矩阵一一对应的M幅图像各自对应的三个区域系数矩阵，对Rdis的M个子带的系数矩阵一一对应的M幅图像分别实施区域划分，得到Rdis的M个子带的系数矩阵一一对应的M幅图像各自对应的三个区域系数矩阵，其中，三个区域分别为边缘区域、平坦区域和纹理区域；将Lots的第m个 子带的系数矩阵对应的图像和Ldis的第m个子带的系数矩阵Cti对应的图像分别实施区域划分后得到的边缘区域系数矩阵均记为，对于Lots的第m个子带的系数矩阵C:，1对应的图像和Ldis的第m个子带的系数矩阵Cti对应的图像中坐标位置均为(i，j)的两个像素点，判断该两个像素点是否均属于边缘区域，如果是，则将中坐标位置为(i，J')处的系数赋值为1，否则，将中坐标位置为(i，J')处的系数赋值为0，将Lots的第m个子带的系数矩阵对应的图像和Ldis的第m个子带的系数矩阵CfM对应的图像分别实施区域划分后得到的平坦区域系数矩阵均记为^</，对于L g的第m个子带的系数矩阵C:，1对应的图像和Ldis的第m个子带的系数矩阵C，’1对应的图像中坐标位置均为(i，j)的两个像素点，判断该两个像素点是否均属于平坦区域，如果是，则将41/中坐标位置为(i，J')处的系数赋值为1，否则，将41；·中坐标位置为(i，j)处的系数赋值为0，将Lorg的第m个子带的系数矩阵对应的图像Ldis的第m个子带的系数矩阵Cfs;对应的图像分别实施区域划分后得到的纹理区域系数矩阵均记为，对于Lots的第m个子带的系数矩阵对应的图像和Ldis的第m个子带的系数矩阵C，1对应的图像中坐标位置均为(i，j)的两个像素点，判断该两个像素点是否均属于纹理区域，如果是，则将中坐标位置为(i，j)处的系数(/，J+)赋值为1，否则，将中坐标位置为(i，j)处的系数赋值为0，将Rots的第m个子带的系数矩阵对应的图像和Rdis的第m个子带的系数矩阵对应的图像分别实施区域划分后得到的边缘区域系数矩阵均记为，对于Rots的第m个子带的系数矩阵对应的图像和Rdis的第m个子带的系数矩阵对应的图像中坐标位置均为(i，j)的两个像素点，判断该两个像素点是否均属于边缘区域，如果是，则将中坐标位置为(i，j)处的系数4f，e(/，J+)赋值为1，否则，将中坐标位置为(i，j)处的系数J+)赋值为0，将Rots的第m个子带的系数矩阵对应的图像和Rdis的第m个子带的系数矩阵对应的图像分别实施区域划分后得到的平坦区域系数矩阵均记为<7，对于Rots的第m个子带的系数矩阵对应的图像和Rdis的第m个子带的系数矩阵应的图像中坐标位置均为(i，j)的两个像素点，判断该两个像素点是否均属于平坦区域，如果是，则将义，/中坐标位置为(i，j)处的系数0+，J+)赋值为1，否则，将中坐标位置为(i，j)处的系数4^/(7+，J+)赋值为0，将ROTg的第m个子带的系数矩阵对应的图像和Rdis的第m个子带的系数矩阵对应的图像分别实施区域划分后得到的纹理区域系数矩阵均记为< ，对于Rtffg的第m个子带的系数矩阵对应的图像和Rdis的第m个子带的系数矩阵对应的图像中坐标位置均为(i，j)的两个像素点，判断该两个像素点是否均属于纹理区域，如果是，则将中坐标位置为(i，j)处的系数4^(/，J+)赋值为1，否则，将中坐标位置为(i，j)处的系数J+)赋值为0，其中，表示中坐标位置为(i，j)处的系数，<#，/)表示</中坐标位置为(i，j)处的系数，O+，/)表示<冲坐标位置为(i，j)处的系数，4^(/，J+)表示中坐标位置为(i，j)处的系数，表示中坐标位置为(i，j)处的系数，表示中坐标位置为(i，j)处的系数，此处OS i< (Wm_7)，0 ≤ j< (Hm-7)，Wm 表示C:’1、C:g,R、C，L、对应的图像的宽度，扎表示C:g’L、C:g’R、C，L、对应的图像的高度；④将Lots的M个子带的系数矩阵一一对应的M幅本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：郁梅，毛香英，蒋刚毅，周俊明，李福翠，邵枫，彭宗举，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：
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