[發明專利]一種基于視覺感知的立體圖像質量客觀評價方法有效

申請號：	201210144039.1	申請日：	2012-05-11
公開（公告）號：	CN102708567A	公開（公告）日：	2012-10-03
發明（設計）人：	邵楓;顧珊波;郁梅;蔣剛毅;李福翠	申請（專利權）人：	寧波大學
主分類號：	G06T7/00	分類號：	G06T7/00
代理公司：	寧波奧圣專利代理事務所(普通合伙) 33226	代理人：	周玨
地址：	315211 浙***	國省代碼：	浙江;33
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于視覺感知立體圖像質量客觀評價方法
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【權利要求書】：

1.一種基于視覺感知的立體圖像質量客觀評價方法，其特征在于包括以下步驟：

①令S_org為原始的無失真的立體圖像，令S_dis為待評價的失真的立體圖像，將S_org的左視點圖像記為{L_org(x,y)}，將S_org的右視點圖像記為{R_org(x,y)}，將S_dis的左視點圖像記為{L_dis(x,y)}，將S_dis的右視點圖像記為{R_dis(x,y)}，其中，(x,y)表示左視點圖像和右視點圖像中的像素點的坐標位置，1≤x≤W，1≤y≤H，W表示左視點圖像和右視點圖像的寬度，H表示左視點圖像和右視點圖像的高度，L_org(x,y)表示{L_org(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值，R_org(x,y)表示{R_org(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值，L_dis(x,y)表示{L_dis(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值，R_dis(x,y)表示{R_dis(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值；

②利用人類立體視覺感知對背景光照和對比度的視覺掩蔽效應，分別提取出{L_dis(x,y)}的雙目最小可察覺變化圖像和{R_dis(x,y)}的雙目最小可察覺變化圖像，分別記為和其中，表示{L_dis(x,y)}的雙目最小可察覺變化圖像中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值，表示{R_dis(x,y)}的雙目最小可察覺變化圖像中坐標位置為(x,y)的像素點的像素值；

③利用區域檢測算法，分別獲取{L_dis(x,y)}和{R_dis(x,y)}中的每個像素點的區域類型，記為p，其中，p∈{1,2,3}，p=1表示遮擋區域，p=2表示雙目抑制區域，p=3表示雙目融合區域；然后將{L_dis(x,y)}中的所有區域類型為p=1的像素點構成的遮擋區域記為將{L_dis(x,y)}中的所有區域類型為p=2的像素點構成的雙目抑制區域記為將{L_dis(x,y)}中的所有區域類型為p=3的像素點構成的雙目融合區域記為將{R_dis(x,y)}中的所有區域類型為p=1的像素點構成的遮擋區域記為將{R_dis(x,y)}中的所有區域類型為p=2的像素點構成的雙目抑制區域記為將{R_dis(x,y)}中的所有區域類型為p=3的像素點構成的雙目融合區域記為

④分別計算{L_org(x,y)}、{R_org(x,y)}、{L_dis(x,y)}和{R_dis(x,y)}中的每個像素點的局部相位特征和局部振幅特征，將{L_org(x,y)}中的所有像素點的局部相位特征和局部振幅特征分別用集合表示為和將{R_org(x,y)}中的所有像素點的局部相位特征和局部振幅特征分別用集合表示為和將{L_dis(x,y)}中的所有像素點的局部相位特征和局部振幅特征分別用集合表示為和將{R_dis(x,y)}中的所有像素點的局部相位特征和局部振幅特征分別用集合表示為和其中，表示{L_org(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的局部相位特征，表示{L_org(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的局部振幅特征，表示{R_org(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的局部相位特征，表示{R_org(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的局部振幅特征，表示{L_dis(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的局部相位特征，表示{L_dis(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的局部振幅特征，表示{R_dis(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的局部相位特征，表示{R_dis(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的局部振幅特征；

⑤根據{L_org(x,y)}和{L_dis(x,y)}中的每個像素點的局部相位特征和局部振幅特征，計算{L_dis(x,y)}中的每個像素點的客觀評價度量值，將{L_dis(x,y)}中的所有像素點的客觀評價度量值用集合表示為{Q_L(x,y)}，QL(x,y)=wLP×SLLP(x,y)+wLA×SLLA(x,y)+b,]]>根據{R_org(x,y)}和{R_dis(x,y)}中的每個像素點的局部相位特征和局部振幅特征，計算{R_dis(x,y)}中的每個像素點的客觀評價度量值，將{R_dis(x,y)}中的所有像素點的客觀評價度量值用集合表示為{Q_R(x,y)}，QR(x,y)=wLP×SRLP(x,y)+wLA×SRLA(x,y)+b,]]>其中，Q_L(x,y)表示{L_dis(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的客觀評價度量值，SLLP(x,y)=2×LPLorg(x,y)×LPLdis(x,y)+T1LPLorg(x,y)2+LPLdis(x,y)2+T1,]]>SLLA(x,y)=2×LALorg(x,y)×LALdis(x,y)+T2LALorg(x,y)2+LALdis(x,y)2+T2,]]>Q_R(x,y)表示{R_dis(x,y)}中坐標位置為(x,y)的像素點的客觀評價度量值，SRLP(x,y)=2×LPRorg(x,y)×LPRdis(x,y)+T1LPRorg(x,y)2+LPRdis(x,y)2+T1,]]>SRLA(x,y)=2×LARorg(x,y)×LARdis(x,y)+T2LARorg(x,y)2+LARdis(x,y)2+T2,]]>w_LP、w_LA和b為訓練參數，T₁和T₂為控制參數；

⑥根據{L_dis(x,y)}和{R_dis(x,y)}中的每個像素點的區域類型，并利用人類視覺系統對遮擋區域的視覺感知特性，計算S_dis中的遮擋區域的客觀評價度量值，記為Q_nc，Qnc=Σ(x,y)∈ΩLncQL(x,y)+Σ(x,y)∈ΩRncQR(x,y)NLnc+NRnc,]]>其中，表示{L_dis(x,y)}中區域類型為p=1的像素點的個數，表示{R_dis(x,y)}中區域類型為p=1的像素點的個數；

⑦根據{L_dis(x,y)}和{R_dis(x,y)}中的每個像素點的區域類型，并利用人類視覺系統對雙目抑制區域的視覺感知特性，計算S_dis中的雙目抑制區域的客觀評價度量值，記為Q_bs，Qbs=max(QLbs,QRbs),]]>其中，max()為取最大值函數，QLbs=Σ(x,y)∈ΩLbsQL(x,y)×(1/JLdis(x,y))Σ(x,y)∈ΩLbs(1/JLdis(x,y)),]]>QRbs=Σ(x,y)∈ΩRbsQR(x,y)×(1/JRdis(x,y))Σ(x,y)∈ΩRbs(1/JRdis(x,y));]]>

⑧根據{L_dis(x,y)}和{R_dis(x,y)}中的每個像素點的區域類型，并利用人類視覺系統對雙目融合區域的視覺感知特性，計算S_dis中的雙目融合區域的客觀評價度量值，記為Q_bf，Qbf=0.7×(QLbf+QRbf),]]>其中，QLbf=Σ(x,y)∈ΩLbfQL(x,y)×(1/JLdis(x,y))Σ(x,y)∈ΩLbf(1/JLdis(x,y)),]]>QRbf=Σ(x,y)∈ΩRbfQR(x,y)×(1/JRdis(x,y))Σ(x,y)∈ΩRbf(1/JRdis(x,y));]]>

⑨對S_dis中的遮擋區域的客觀評價度量值Q_nc、S_dis中的雙目抑制區域的客觀評價度量值Q_bs和S_dis中的雙目融合區域的客觀評價度量值_Qbf進行融合，得到S_dis的圖像質量客觀評價預測值，記為Q，Q=w_nc×Q_nc+w_bs×Q_bs+w_bf×Q_bf，其中，w_nc、w_bf和w_bs為加權參數。