基于权重组合学习的无参考立体图像质量评价

摘要：

深度学习被广泛应用于2D 图像的质量评价(2D-IQA) 研究中,而在3D 图像质量评价(3D-IQA) 中还没有展开深入研究.针对对齐失真立体图像,本文提出了一种基于权重组合学习的无参考立体图像质量评价模型.通过有效融合两支独立的单视图质量评价深度网络模型,将左右眼视图作为整体对象进行评估; 再根据双目竞争原理,又设计了一种权重深度网络用以估计左右眼的不同能量分布; 最后,这两个子网络组合成端到端的权重组合学习深度质量网络.实验结果证明: 该模型对于对称失真的立体图像质量评价有显著提升.

关键词：图像质量评价、立体图像、深度学习

所属期刊栏目：25

分类号：TN919.8

在线出版日期：2018-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：41-45