[发明专利]一种基于机器学习的立体图像质量客观评价方法有效
| 申请号： | 201210182644.8 | 申请日： | 2012-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN102750695A | 公开（公告）日： | 2012-10-24 |
| 发明（设计）人： | 戴琼海;马潇;曹汛;王好谦 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张大威 |
| 地址： | 100084 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于机器学习的立体图像质量客观评价方法，其包括如下步骤：提取立体图像的图像质量客观评价依据的参数；利用图像库中的标准图像序列提取出的参数进行机器学习；利用学习结果将立体图像质量评价结果与提取出的参数进行拟合；将拟合结果运用于待评价图像并与主观评价分数进行对比。本发明的基于机器学习的立体图像质量客观评价方法基于人眼的视觉特性，对PSNR，SSIM求取公式的形式和加权值做了改进，提出了视觉舒适度计算方法和利用融合后图像参数评价的方法，使用了多个特征参数联合拟合，提高了拟合效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 立体 图像 质量 客观 评价 方法 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的立体图像质量客观评价方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：提取立体图像的图像质量客观评价依据的参数；S2：利用图像库中的标准图像序列提取出的参数进行机器学习；S3：利用学习结果将立体图像质量评价结果与提取出的参数进行拟合；S4：将拟合结果运用于待评价图像并与主观评价分数进行对比。
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