[发明专利]基于网格与韦泊统计特性的无参考立体图像质量评价方法

摘要

本发明涉及一种基于网格与韦泊统计特性的无参考立体图像质量评价方法，步骤如下计算失真立体图像对的视差图及进行左视点图和右视点图融合；对失真立体图像对的左视点图、右视点图、合成图和视差图均进行两次降采样；提取左右视图、合成图和视差图以及对其进行一次、两次降采样后各图中的特征；将失真立体图像对的左视点图、右视点图、合成图和视差图及其进行一次降采样和两次降采样后的各图转换到梯度域，再从各个梯度域中提取韦泊分布的形状参数和尺度参数特征；从失真立体图像对的左视点图、右视点图、合成图和视差图的各图中提取网格图，再从各个网格图中提取网格强度和网格规律性特征；建立回归模型，预测图像质量。

主权项

一种基于网格与韦泊统计特性的无参考立体图像质量评价方法，步骤如下：1).计算失真立体图像对的视差图及进行左视点图和右视点图融合对失真立体图像，由左视点图和右视点图计算出左视差，用左视点图和左视差相加得视差图，再由左视点图和视差图通过归一化Gabor滤波能量响应得到图像权重，根据图像权重来合成合成图；2).对失真立体图像对的左视点图、右视点图、合成图和视差图均进行两次降采样；3).提取左右视图、合成图和视差图以及对其进行一次、两次降采样后各图中的特征将失真立体图像对的左视点图、右视点图、合成图和视差图及其进行一次降采样和两次降采样后的各图转换到梯度域，再从各个梯度域中提取韦泊分布的形状参数和尺度参数特征，每一幅梯度图的韦泊分布形状和尺度参数可由韦泊分布在此梯度图的概率密度函数得到；从失真立体图像对的左视点图、右视点图、合成图和视差图的各图中提取网格图，再从各个网格图中提取网格强度和网格规律性特征，方法是：从每幅图像的灰度图中分别计算水平边缘和垂直边缘，然后经滤波处理生成水平网格和垂直网格，水平网格和垂直网格相加得到网格图，网格强度是对网格图的不同图像敏感区赋予不同权值并对其进行加权求和得到，网格规律性是通过加权函数对网格图像加权和归一化处理，再计算其付里叶变换域的功率谱得到，共提取特征数为48个；4).建立回归模型，预测图像质量将立体失真图像数据库里的图像分为测试集和训练集，将从训练集失真图像中提取到的上述特征与相应主观分数值输入到支持向量回归中构建特征向量与主观评分值之间的映射关系进行训练，获得训练模型，再利用得到的关系回归模型对测试集失真图像的质量进行预测，从而实现图像质量评价。