[发明专利]一种基于视觉特性的立体图像质量客观评价方法

摘要

本发明公开了一种基于视觉特性的立体图像质量客观评价方法，其首先通过计算立体图像的左右视点图像中的每个像素点在不同中心频率和方向因子下的频率响应，并通过区域检测方法将立体图像划分为遮挡区域和双目融合区域，然后利用单目视觉特性和双目视觉特性对这两个区域分别进行评价，并对各评价结果进行融合得到最终的图像质量客观评价预测值，优点在于获得的不同中心频率和方向因子下的频率响应能够较好地反映人类视觉系统的视觉感知特性，并采用单目视觉特性和双目视觉特性分别进行评价，能够有效地提高客观评价结果与主观感知的相关性。

主权项

1.一种基于视觉特性的立体图像质量客观评价方法，其特征在于包括以下步骤：①令S_org为原始的无失真的立体图像，令S_dis为待评价的失真的立体图像，将S_org的左视点图像记为{L_org(x,y)}，将S_org的右视点图像记为{R_org(x,y)}，将S_dis的左视点图像记为{L_dis(x,y)}，将S_dis的右视点图像记为{R_dis(x,y)}，其中，(x,y)表示左视点图像和右视点图像中的像素点的坐标位置，1≤x≤W，1≤y≤H，W表示左视点图像和右视点图像的宽度，H表示左视点图像和右视点图像的高度，L_org(x,y)表示{L_org(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，R_org(x,y)表示{R_org(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，L_dis(x,y)表示{L_dis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，R_dis(x,y)表示{R_dis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；②采用Gabor滤波器分别对{L_org(x,y)}、{R_org(x,y)}、{L_dis(x,y)}、{R_dis(x,y)}进行滤波处理，得到{L_org(x,y)}、{R_org(x,y)}、{L_dis(x,y)}、{R_dis(x,y)}中的每个像素点在不同中心频率和不同方向因子下的频率响应，将{L_org(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点在中心频率为ω和方向因子为θ下的频率响应记为GLorg(x,y;ω,θ)=eLorg(x,y;ω,θ)+joLorg(x,y;ω,θ),]]>将{R_org(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点在中心频率为ω和方向因子为θ下的频率响应记为GRorg(x,y;ω,θ)=eRorg(x,y;ω,θ)+joRorg(x,y;ω,θ),]]>将{L_dis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点在中心频率为ω和方向因子为θ下的频率响应记为GLdis(x,y;ω,θ)=eLdis(x,y;ω,θ)+joLdis(x,y;ω,θ),]]>将{R_dis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点在中心频率为ω和方向因子为θ下的频率响应记为GRdis(x,y;ω,θ)=eRdis(x,y;ω,θ)+joRdis(x,y;ω,θ),]]>其中，ω表示Gabor滤波器的中心频率，ω∈{1.74,2.47,3.49,4.93,6.98,9.87}，θ表示Gabor滤波器的方向因子，1≤θ≤4，为的实部，为的虚部，为的实部，为的虚部，为的实部，的虚部，为的实部，为的虚部，符号“j”为虚数表示符号；③利用区域检测方法分别将{L_org(x,y)}、{R_org(x,y)}、{L_dis(x,y)}和{R_dis(x,y)}划分成遮挡区域和双目匹配区域，将{L_org(x,y)}中的遮挡区域和双目匹配区域对应记为和将{L_dis(x,y)}中的遮挡区域和双目匹配区域对应记为和将{R_org(x,y)}中的遮挡区域和双目匹配区域对应记为和将{R_dis(x,y)}中的遮挡区域和双目匹配区域对应记为和④首先根据{L_org(x,y)}中的遮挡区域和{L_dis(x,y)}中的遮挡区域内的每个像素点在选定的中心频率和不同方向因子下的频率响应，获取{L_dis(x,y)}中的遮挡区域的客观评价度量值；然后根据{R_org(x,y)}中的遮挡区域和{R_dis(x,y)}中的遮挡区域内的每个像素点在选定的中心频率和不同方向因子下的频率响应，获取{R_dis(x,y)}中的遮挡区域的客观评价度量值；最后根据{L_dis(x,y)}中的遮挡区域的客观评价度量值和{R_dis(x,y)}中的遮挡区域的客观评价度量值，计算S_dis中的遮挡区域的客观评价度量值，记为Q_nc；⑤根据{L_org(x,y)}中的双目匹配区域和{R_org(x,y)}中的双目匹配区域及{L_dis(x,y)}中的双目匹配区域和{R_dis(x,y)}中的双目匹配区域内的每个像素点在选定的中心频率和不同方向因子下的频率响应，获取S_dis中的双目匹配区域的客观评价度量值，记为Q_bm；⑥对S_dis中的遮挡区域的客观评价度量值Q_nc和S_dis中的双目匹配区域的客观评价度量值Q_bm进行融合，得到S_dis的图像质量客观评价预测值，记为Q，Q=w_nc×Q_nc+w_bm×Q_bm，其中，w_nc和w_bm为加权参数，w_nc+w_bm=1。