[发明专利]一种基于深度图像渲染的立体混合最小可感知失真模型

权利要求书

1.一种基于深度图像渲染的立体混合最小可感知失真模型，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：计算输入图像的2D最小可感知失真值，其具体实现是通过对输入图像的亮度自适应因子和纹理掩蔽因子的非线性相加，并减去亮度自适应因子与纹理掩蔽因子之间的重叠效应；

步骤2：计算输入图像的深度掩蔽度，其具体实现是通过对输入图像的归一化深度强度对比和归一化深度梯度对比线性相加后，与深度强度值相乘获得最终的深度掩蔽度；

步骤3：计算输入图像的几何失真，其具体实现是通过计算输入图像的立体图像表面之间的豪斯道夫距离而得到；

步骤4：计算输入图像的立体混合最小可感知失真值，其具体实现是将步骤2和步骤3中得到的深度掩蔽度和几何失真与立体混合最小可感知失真值之间的指数关系，与步骤1得到的2D最小可感知失真值相乘得到立体混合最小可感知失真值。

2.根据权利要求1所述的基于深度图像渲染的立体混合最小可感知失真模型，其特征在于：步骤1中所述的计算输入图像的2D最小可感知失真值JND_2d(x,y)，其计算公式为：

JND_2d(x,y)＝LA(x,y)+CM(x,y)-C^LC(x,y)·min{LA(x,y),CM(x,y)}；

其中，(x,y)为输入图像的像素坐标点值，JND_2d(x,y)表示(x,y)位置上的2D最小可感知失真值，LA(x,y)为输入图像的亮度自适应因子，CM(x,y)为输入图像的纹理掩蔽因子，C^LT(x,y)表示自适应亮度和纹理掩蔽的重叠效果，C^LT(x,y)∈[0,1]，min{a,b}表示返回的a和b当中的最小值。

3.根据权利要求1所述的基于深度图像渲染的立体混合最小可感知失真模型，其特征在于：步骤2中所述的计算输入图像的深度掩蔽度S_d(x,y)，其计算公式为：

Sd(x,y)=12×N(v)⊗(N(FO))+N((FD));]]>

其中，(x,y)为输入图像的像素坐标点值，坐标点值N(F_D)为输入图像的归一化深度强度对比，N(F_O)为输入图像的归一化深度梯度对比，N(·)为输入图像的归一化深度强度。