[发明专利]基于自然场景统计的无参考立体图像质量评价方法

摘要

本发明公开了一种基于自然场景统计的无参考立体图像质量评价方法。其主要步骤如下：（1）利用能量增益控制双目融合模型来对立体图像中的左右图像进行融合，生成中央眼图像；（2）在上述得到的中央眼图像上进行分析，提取能够准确地反映2D图像质量的相关特征；（3）利用视差匹配算法来计算立体图像的双目视差；（4）根据上一步中计算得到的双目视差和其他3D视觉特性来提取能影响3D视觉感知质量的特征；（5）最后，由上述得到的2D特征和3D特征构成特征向量，利用支持向量机进行模型训练和测试。本发明提出的方法能够准确的预测立体图像质量的客观值，且与人眼感知有很高的吻合性。

主权项

1.一种基于自然场景统计的无参考立体图像质量评价方法，其特征在于，步骤如下：1)中央眼图像的生成：利用能量增益控制双目融合模型来对立体图像中的左右图像进行融合，生成一幅中央眼图像；2)2D特征提取：在步骤1)得到的中央眼图像上进行分析，提取能够准确反映2D图像质量的相关特征；3)双目视差计算：利用视差匹配算法计算立体图像的双目视差；4)3D特征提取：根据步骤3)中计算得到的双目视差和其他3D视觉特性来提取能影响3D视觉感知质量的相关特征；5)支持向量机训练和测试：由步骤2)和步骤4)得到的2D特征和3D特征构成特征向量，利用支持向量机进行模型训练和测试，并利用训练后的模型来预测被测试立体图像质量的客观预测值；上述步骤1)所述的中央眼图像的生成，其步骤如下：1‑1)分别计算立体图像中左右图像的Gabor滤波器响应；1‑2)把步骤1‑1)中左右图像Gabor滤波器响应分别作为其权值，利用能量增益控制双目融合模型来合成中央眼图像，模拟人眼的双目融合特性；所述无参考立体图像质量评价方法的步骤1)是把被测试立体图像的左右图像融合成中央眼图像，并利用能量增益控制双目融合模型；利用能量增益控制双目融合模型得到的中央眼图像的表达式为：I(x,y)＝W_L.I_L(x,y)+W_R.I_R(x,y)其中，W_L和W_R分别是左图像I_L(x,y)和右图像I_R(x,y)的权重；因为Gabor滤波器能够高效地模拟人眼视觉系统的初级视觉皮层中简单细胞对视觉信号的处理过程，通过归一化后的Gabor滤波器响应作为左右图像的权值：R₁＝x cosθ+y sinθR₂＝‑x sinθ+y cosθ其中，σ_x和σ_y分别是椭圆高斯包络在x和y方向的标准差，ζ_x和ζ_y是滤波器的空间频率参数，θ是滤波器的方向参数；考虑到双目视差的影响，中央眼图像I(x,y)可以表达为：I(x,y)＝W_L(x,y).I_L(x,y)        +W_R(x‑D(x,y),y).I_R(x‑D(x,y),y)这里，GE_L和GE_R分别是左图像和右图像在所有频率、所有方向上滤波器的响应之和，D(x,y)是立体图像的双目视差。