基于双目特征联合的无参考立体图像质量评价
通过模拟人类视觉系统(HVS)的双目视觉行为,提出一种基于双目特征联合的无参考立体图像质量评价(NR-SIQA)方法.首先分析立体视觉感知中的双目联合行为,提出可应用于立体图像质量预测的双目联合模型;然后采用学习和统计分析的方法,分别提取局部和全局特征并联合作为感知特征;最后采用机器学习算法,建立特征和质量的关系模型,并结合基于特征的双目联合模型预测立体图像质量.实验结果表明,本文方法在对称立体图像库上的Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级系数(SRCC)高于0.93,在非对称库上高于0.87,优于现有评价方法.
无参考立体图像质量评价(NR-SIQA)、双目视觉、双目联合、特征学习
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TN919.81
国家自然科学基金;宁波大学研究生优秀学位论文培育基金;宁波大学研究生科研创新基金
2016-01-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
2224-2230