基于眼优势的非对称失真立体图像质量评价

摘要：

针对现有立体图像质量评价算法对非对称失真立体图像的评价准确性及执行效率较低的问题,提出一种基于眼优势的非对称失真立体图像质量评价算法.首先采用梯度幅值响应来模拟左右眼输入的刺激强度,并根据人类视觉系统的眼优势原理分别以左和右视点图像作为主视图合成两幅融合图像;其次,利用旋转不变统一局部二值模式直方图、皮尔逊线性相关系数以及非对称广义高斯模型,获取左右融合图像以及左右梯度幅值响应图像中的多种能够反映立体图像质量好坏的特征;最后,利用自适应增强的支持向量回归模型将感知特征向量映射为图像质量值.在四个基准测试数据库上的实验结果表明:本文所提出算法大幅提升了非对称失真立体图像的评价准确性,且具有较高的执行效率.这些优势说明本文算法所提取的特征描述能力更强,质量映射模型的稳定性更好.

关键词：立体图像质量评价、非对称失真、眼优势、双融合图像、自适应增强—支持向量回归

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资助基金：国家自然科学基金61662044, 61163023, 51765042;江西省自然科学基金20171BAB202017

在线出版日期：2019-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：2092-2106