[发明专利]视差图以及3D视频的质量评价方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像领域，具体而言，涉及视差图以及3D视频的质量评价方法和装置。

背景技术

立体(三维3D)显示技术已成为当今引人注目的前沿科技。具有视差的左眼和右眼图像称为立体显示的视差图，是由两个具有相同参数的相机按一定间距放置对同一场景拍摄而获得的两幅图像。在现实生活中，人眼观看某一物体时，会聚点与对焦点两者是一致的，即从会聚点到眼睛的距离等于视度调节距离。

如何提高三维3D节目的收视质量是一个重要课题，与之配套的视频质量检测和客观评价是其中的关键因素。图像质量评价方法是指通过设计数学模型，对图像进行智能分析，并按照设计的质量尺度进行自动评分的客观评价方法。图像质量评价方法是分析图像压缩和处理效果、反馈图像传输质量的关键技术，是多媒体系统中不可或缺的重要组成部分。

传统的依靠人工观察的主观方法对视差图进行质量评价不但费时费力，而且评价的结果受到评价环境、评价人员工作背景等因素的影响，无法客观反映视差图的质量。

发明内容

本发明旨在提供视差图以及3D视频的质量评价方法和装置，以解决上述的问题。

在本发明的实施例中，提供了一种视差图的质量评价方法，包括：确定视差图的均值、偏度和峰度；根据均值、偏度和峰度评价视差图的质量。

在本发明的实施例中，提供了一种3D视频的质量评价方法，包括：从3D视频中获取一幅图像；将图像转换成视差图；利用上述的视差图的质量评价方法评价视差图的质量；评价视差图的质量越好，则评价3D视频的质量越好；评价视差图的质量越差，则评价3D视频的质量越差。

在本发明的实施例中，提供了一种视差图的质量评价装置，包括：参数模块，用于确定视差图的均值、偏度和峰度；评价模块，用于根据均值、偏度和峰度评价视差图的质量。

在本发明的实施例中，提供了一种3D视频的质量评价装置，包括：获取模块，用于从3D视频中获取一幅图像；转换模块，用于将图像转换成视差图；上述的视差图质量评价装置；视频评价模块，用于评价视差图的质量越好，则评价3D视频的质量越好；评价视差图的质量越差，则评价3D视频的质量越差。

本发明上述实施例的视差图以及3D视频的质量评价方法和装置因为采用参数来评价质量，所以克服了人工评价的主观偏差，提高了评价质量。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1示出了根据本发明实施例的视差图的质量评价方法的流程图；

图2示出了根据本发明实施例的3D视频的质量评价方法的流程图；

图3示出了根据本发明实施例的视差图的质量评价装置的示意图；

图4示出了根据本发明实施例的3D视频的质量评价方法的示意图。

具体实施方式

下面将参考附图并结合实施例，来详细说明本发明。

图1示出了根据本发明实施例的视差图的质量评价方法的流程图，包括：

步骤S10，确定视差图的均值、偏度和峰度；

步骤S20，根据均值、偏度和峰度评价视差图的质量。

本方法因为采用参数来评价质量，所以克服了人工评价的主观偏差，提高了视差图的评价质量。另外，采用参数来评价质量可以很容易地以计算机编程来实现，从而可以实现质量评价的自动化，这还提高了视差图的评价效率，节省了人工劳动。

优选地，步骤S20包括：评价视差图的质量与均值成反比，且与偏度和峰度的和成反比。

优选地，步骤10包括：

设置均值MU＝E[D]；

设置偏度SK＝E[(D-μ)3]/(E[(D-μ)2])3/2；

设置峰度KU＝E[(D-μ)4]/(E[(D-μ)2])2；

其中，E[]是指求期望值，D是视差图中各像素的图像值，μ＝MU。

如果视差图是灰度图，图像值可以是灰度值。

优选地，步骤S20包括：设置质量系数INDEX＝MU*(SK+KU)；如果INDEX越小，则评价视差图的质量越好；如果INDEX越大，则评价视差图的质量越差。

图2示出了根据本发明实施例的3D视频的质量评价方法的流程图，包括：

步骤S15，从3D视频中获取一幅图像；

步骤S25，将图像转换成视差图；

步骤S35，利用上述的视差图的质量评价方法评价视差图的质量；