[发明专利]一种基于双目感知的无参考立体图像质量评价方法

摘要

本发明涉及一种图像质量评价方法，特别涉及一种基于双目感知的无参考立体图像质量评价方法，属于图像分析领域。本方法首先利用失真的立体图像的左视图和右视图，计算视差和信息熵，然后分别合成单眼图像和点积图。其次，在四种输入图像(左视图、右视图、单眼图像和点积图)上分别提取自然场景统计特征。然后利用机器学习(比如SVM)的方法，进行质量预测和评估。本方法具有主观一致性高的特点；可以嵌入到立体图像/视频处理相关的应用系统中，具有很强的应用价值。

主权项

一种基于双目感知的无参考立体图像质量评价方法，其特征在于：其具体步骤如下：步骤一、对于待测图像的左、右视图，计算其视差图d，然后分别计算左右视图在空间位置i的信息量，利用信息量合成计算单眼图像c＝{c_i:i∈I}；步骤二、根据视差图和左、右视图，计算点积图P＝{P_i:i∈I}；计算方法如下：$P_i=G_{L,i}*{G_{R,i+d}}_i,---\left(1\right)$其中，G_L,i为左视图在空间位置i上的灰度值，d_i为空间位置i处的水平视差；步骤三、特征提取；分别在左视图、右视图、单眼图像和点积图上提取自然场景统计特征；具体计算方法如下：步骤四、采用步骤一和步骤二的方法对数据库中的每一幅立体图像进行处理，计算得到每一幅立体图像对应的质量特征向量；然后利用基于学习的机器学习方法，在训练集上进行训练，在测试集上进行测试，把质量特征向量映射为对应的质量分数；进而利用现有的算法性能指标(SROCC、PCC等)对算法的优劣进行评估。