多核学习纹理特征的立体图像质量评价

摘要：

为了有效地评价各种失真类型双目立体图像的质量,提出利用多核学习机学习立体图像平面纹理信息和3D映射信息的通用无参考立体图像质量评价IQA方法.该方法首先利用立体匹配模型对左右视图进行处理,获得相应的视差图DM和误差能量图DMEE;对左右视图、视差图和误差能量图进行相位一致性和结构张量变换,获得它们的平坦区和边缘区;分别提取左右视图两个区域纹理特征作为平面信息,提取视差图的纹理特征和误差能量图的统计特征作为3D信息;将所有特征作为多核学习机的输入,利用多核学习的信息融合能力预测待测失真立体图像质量.由于充分利用了立体图像的左右视图、视差图和误差能量图的失真信息,以及多核学习的信息融合能力,该方法具有很好的前景.在LIVE 3D图像质量数据库上的实验表明,该方法与主观质量有较高一致性,与现有的双目立体质量评价方法相比有很大的竞争力.

关键词：立体图像质量评价、通用无参考、多核学习、图像纹理

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61170120;江苏省产学研前瞻性联合研究项目BY2013015-41

在线出版日期：2017-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：769-776