极端学习四元数小波特征的立体图像质量评价

桑庆兵; 谭红宝

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极端学习四元数小波特征的立体图像质量评价

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为了有效、实时地对各种类型失真立体图像质量进行评价,提出了一种基于极端学习(ELM)和四元数小波交换(QWT)的无参考(NR)立体图像质量评价方法。首先利用SSIM密度立体匹配模型生成相关的视差图、差异度可信图和右视图差异补偿图3D映射图;然后分别对左右视图、视差图和差异度可信图进行QWT,计算图像QWT第3相位系数相位幅值加权标准差和能量;再计算右视图差异补偿图统计特征熵和中值;最后将所提取的所有特征输入到基于核映射ELM学习,预测失真立体图像质量。在LIVE3D图像质量评价数据库上的实验结果表明,本方法与人类主观质量评分具有较好的一致性。在LIVE 3D图像质量库I(Phase I)和库II(Phase II)上的斯皮尔曼相关系数(SROCC)分别达到0.926和0.914。

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来源
《光电子．激光》 |2016年第6期|662-669|共8页
作者
桑庆兵; 谭红宝;
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作者单位

江南大学物联网工程学院;

江苏无锡214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
立体图像质量评价; 无参考(NR); 四元数小波变换(QWT); 基于核映射极端学习(ELM);

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