基于未匹配子带合成系数统计特性的立体图像质量评价算法

唐祎玲; 江顺亮; 徐少平

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基于未匹配子带合成系数统计特性的立体图像质量评价算法

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针对经典立体图像质量评价算法存在评价准确性低以及特征提取耗时较长的问题,提出一种基于未匹配子带合成系数统计特性的立体图像质量评价算法。首先,利用可控金字塔对左右视点图像进行多尺度、多方向的小波分解,并将左右视点图像在相同尺度、相同方向上未经视差图匹配的小波子带系数合成为子带合成系数。其次,提取小波子带合成系数中的统计分布特征,相同尺度相邻方向小波子带合成系数之间的相关性特征,以及相同方向相邻尺度子带合成系数之间的相关性特征。最后,利用所提取特征训练经典的支持向量回归模型,预测图像质量。在LIVE 3D和Waterloo IVC 3D数据库上的实验结果表明,与主流立体图像质量评价算法相比,本文算法在预测对称和非对称失真立体图像质量时都获得了更高的评价准确性。同时,由于子带合成系数的生成无需根据视差图进行匹配,算法执行效率高。

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来源
《光电子．激光》 |2019年第3期|298-309|共12页
作者
唐祎玲; 江顺亮; 徐少平;
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作者单位

南昌大学信息工程学院计算机系;

江西南昌330031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像编码;
关键词
立体图像质量评价; 未匹配小波子带合成系数; 小波分解; 可控金字塔; 统计特性;

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