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基于字典学习和机器学习的无参考立体图像质量评价方法

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本发明公开了一种基于字典学习和机器学习的无参考立体图像质量评价方法，其首先对左、右视点图像实施log‑Gabor滤波，得到各自的幅值和相位信息，然后对幅值和相位信息进行局部二值化操作，得到左、右视点图像的局部二值化模式特征图像；其次，采用双目能量模型对左、右视点图像的幅值和相位信息进行融合，得到双目能量信息，并获取双目能量信息的局部二值化模式特征图像；接着，采用协作表示算法，对左、右视点图像和双目能量信息的局部二值化模式特征图像进行字典学习，得到双目视觉感知稀疏特征信息，最后获得待评价的失真立体图像的客观质量评价预测值；优点是其能够充分考虑到立体视觉感知特性，能够有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。

著录项

公开/公告号CN105488792B

专利类型发明专利
公开/公告日2017-11-28

原文格式PDF
申请/专利权人浙江科技学院;
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申请/专利号CN201510835634.3
发明设计人周武杰;王中鹏;邱薇薇;周扬;吴茗蔚;翁剑枫;葛丁飞;王新华;孙丽慧;陈寿法;郑卫红;李鑫;吴洁雯;文小军;金国英;王建芬;
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申请日2015-11-26
分类号
代理机构宁波奥圣专利代理事务所(普通合伙);
代理人周珏
地址 310023 浙江省杭州市西湖区留和路318号
入库时间 2022-08-23 10:03:59

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2017-11-28

授权

授权
2016-05-11

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20151126

实质审查的生效
2016-04-13

公开

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1. 基于字典学习和机器学习的无参考立体图像质量评价方法 [P] . 中国专利： CN105488792B . 2017.11.28
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