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Blind Stereo Image Quality Evaluation Based on Convolutional Network and Saliency Weighting

机译：基于卷积网络和显着权重的盲立体图像质量评估

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摘要

With the rapid development of stereo image applications, there is an increasing demand to develop a versatile tool to evaluate the perceived quality of stereo images. Therefore, in this study, a blind stereo image quality evaluation (SIQE) algorithm based on convolutional network and saliency weighting is proposed. The main network framework used by the algorithm is the quality map generation network, which is used to train the distortion image dataset and quality map label to obtain an optimal network framework. Finally, the left view, right view, and cyclopean view of the stereo image are used as inputs to the network frame, respectively, and then weighted fusion for the final stereo image quality score. The experimental results reveal that the proposed SIQE algorithm can improve the accuracy of the image quality prediction and prediction score to a certain extent and has good generalization ability.
机译：随着立体图像应用的快速发展，越来越多的需求来开发一个多功能工具来评估立体图像的感知质量。因此，在本研究中，提出了一种基于卷积网络和显着性权柄的盲立体图像质量评估（SIQE）算法。算法使用的主要网络框架是质量图生成网络，用于训练失真图像数据集和质量贴图标签以获得最佳网络框架。最后，立体图像的左视图，右视图和基调视图分别用作网络帧的输入，然后将加权融合用于最终立体图像质量分数。实验结果表明，所提出的SIQE算法可以在一定程度上提高图像质量预测和预测得分的准确性并具有良好的泛化能力。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2019年第19期|1384921.1-1384921.7|共7页
  • 作者

    Zhou Wujie;

  • 作者单位

    Zhejiang Univ Sci & Technol Sch Informat & Elect Engn Hangzhou 310023 Zhejiang Peoples R China;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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