[发明专利]一种重定位立体图像质量评价方法

说明书

本发明公开了一种重定位立体图像质量评价方法，其计算重定位立体图像的左、右视点图像之间的视差图像中的所有遮挡像素点的相对宽度特征、所有匹配像素点的深度差特征和视差幅值特征及视差梯度特征，及计算左视点图像的长宽比相似性和右视点图像的长宽比相似性，得到重定位立体图像的特征矢量；在训练阶段利用支持向量回归对训练集中的特征矢量进行训练；在测试阶段利用构造的支持向量回归训练模型，得到测试集中的特征矢量对应的重定位立体图像的客观质量评价预测值，由于获得的特征矢量具有较强的稳定性且能较好地反映重定位立体图像的深度感、舒适度和图像质量变化情况，因此有效地提高了客观评价结果与主观感知之间的相关性。

技术领域

本发明涉及一种图像质量评价方法，尤其是涉及一种重定位立体图像质量评价方法。

背景技术

随着终端显示设备(例如智能手机、平板电脑、电视等)的快速发展与更新换代，具有不同分辨率和屏幕高宽比的终端显示设备充斥着人们的工作与生活。当需要显示的图像或视频的分辨率与屏幕的分辨率不相符时，如何在尽可能不改变用户观看体验的前提下，改变图像或视频的分辨率使之适应不同尺寸的终端显示设备，这就是重定位(retargeting)问题。当前解决重定位问题的方法有：缩放(scaling)、裁切(cropping)和变形(warping)等。然而，这些重定位方法没有充分利用终端显示设备的尺寸优势，降低了用户体验效果，因此对不同重定位方法的性能进行客观评价十分必要。

传统的平面重定位方法，如裁剪、均匀缩放等，在调整图像的分辨率的同时，将图像的重要区域的几何形变和内容缺失最小化。然而，立体图像的质量不仅包含图像内容本身，而且过大的双目视差、双目不对称以及双眼调节和辐辏冲突等都会严重影响立体图像的观看舒适度；另外，立体图像的深度信息使观看者能够获得更加逼真的临场感，深度失真将会严重影响立体图像的观看效果。因此，相比于平面重定位方法，立体图像重定位技术需要考虑的图像失真因素更多，这也大大增加了立体图像重定位技术的复杂度。因此，如何在评价过程中有效地提取出舒适度和深度等信息，使得客观评价结果更加感觉符合人类视觉系统，是在对重定位立体图像进行客观质量评价过程中需要研究解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种重定位立体图像质量评价方法，其能够有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种重定位立体图像质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：令S_org表示原始的立体图像，令S_ret表示S_org对应的重定位立体图像；将S_org的左视点图像记为{L_org(x,y)}，将S_org的右视点图像记为{R_org(x,y)}，将S_ret的左视点图像记为{L_ret(x',y)}，将S_ret的右视点图像记为{R_ret(x',y)}；其中，1≤x≤W，1≤y≤H，1≤x'≤W'，W表示S_org的宽度，W'表示S_ret的宽度，H表示S_org和S_ret的高度，L_org(x,y)表示{L_org(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，R_org(x,y)表示{R_org(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，L_ret(x',y)表示{L_ret(x',y)}中坐标位置为(x',y)的像素点的像素值，R_ret(x',y)表示{R_ret(x',y)}中坐标位置为(x',y)的像素点的像素值；