一种基于最小可察觉失真的立体图像质量客观评价方法

顾珊波; 邵枫; 蒋刚毅; 郁梅

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一种基于最小可察觉失真的立体图像质量客观评价方法

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立体图像质量是评价立体视频系统性能的有效途径,而如何利用人类视觉特性对立体图像质量进行有效的评价是目前的研究难点。本文通过分析最小可察觉失真(JND,just noticeable distortion)视觉感知模型,并结合反映图像结构信息的奇异值矢量,提出了一种基于JND的立体图像质量客观评价方法。评价方法由图像质量评价和深度感知评价两部分组成,首先提取反映图像质量和深度感知的特征信息作为立体图像特征信息,然后根据立体图像的不同失真类型情况对其特征进行融合,通过支持向量回归(SVR,support vector Regression)预测得出立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,采用本文提出的客观评价方法对立体数据测试库进行评价,在不同失真类型或混合失真评价结果中,Pearson线性相关系数(CC)值均在0.94以上,Spearman等级相关系数(SROCC)值均在0.92以上,符合人眼视觉特性,能够很好地预测人眼对立体图像的主观感知。

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来源
《光电子．激光》 |2012年第5期|999-1004|共6页
作者
顾珊波; 邵枫; 蒋刚毅; 郁梅;
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作者单位

宁波大学信息科学与工程学院;

浙江宁波315211;

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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; 最小可察觉失真(JND); 支持向量回归(SVR); 奇异值分解;

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