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No-reference stereoscopic image-quality metric accounting for left and right similarity map and spatial structure degradation

机译：左右相似度图和空间结构退化的无参考立体图像质量度量

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Blind quality assessment of 3D images is used to confront more real challenges than 2D images. In this Letter, we develop a no-reference stereoscopic image quality assessment (SIQA) model based on the proposed left and right (LR)-similarity map and structural degradation. In the proposed method, local binary pattern features are extracted from the cyclopean image that are effective for describing the distortion of 3D images. More importantly, we first propose the LR-similarity map that can indicate the stereopair quality and demonstrate that the use of LR-similarity information results in a consistent improvement in the performance. The massive experimental results on the LIVE 3D and IRCCyN IQA databases demonstrate that the designed model is strongly correlated to subjective quality evaluations and competitive to the state-of-the-art SIQA algorithms. (C) 2016 Optical Society of America
机译：3D图像的盲质量评估比2D图像面临更多实际挑战。在这封信中，我们基于提出的左右（LR）相似度图和结构退化开发了无参考立体图像质量评估（SIQA）模型。在所提出的方法中，从独眼巨人的图像中提取局部二进制图案特征，这些特征对于描述3D图像的失真是有效的。更重要的是，我们首先提出了可以指示立体声对质量的LR相似度图，并证明了使用LR相似度信息可以持续改善性能。在LIVE 3D和IRCCyN IQA数据库上的大量实验结果表明，设计的模型与主观质量评估密切相关，并且与最新的SIQA算法具有竞争力。 （C）2016美国眼镜学会

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