[發明專利]基于自然場景統計的無參考立體圖像質量評價方法

有效

• 申請號: 201610006517.0
• 申請日: 2016-01-06
• 公開（公告）號: CN105654142B
• 公開（公告）日: 2019-07-23
• 發明（設計）人: 沈禮權;李飛飛;耿顯球;時國虎
• 申請（專利權）人: 上海大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 上海上大專利事務所(普通合伙) 31205
• 代理人: 陸聰明

1.一種基于自然場景統計的無參考立體圖像質量評價方法，其特征在于，步驟如下：

1)中央眼圖像的生成：利用能量增益控制雙目融合模型來對立體圖像中的左右圖像進行融合，生成一幅中央眼圖像；

2)2D特征提取：在步驟1)得到的中央眼圖像上進行分析，提取能夠準確反映2D圖像質量的相關特征；

3)雙目視差計算：利用視差匹配算法計算立體圖像的雙目視差；

4)3D特征提取：根據步驟3)中計算得到的雙目視差和其他3D視覺特性來提取能影響3D視覺感知質量的相關特征；

5)支持向量機訓練和測試：由步驟2)和步驟4)得到的2D特征和3D特征構成特征向量，利用支持向量機進行模型訓練和測試，并利用訓練后的模型來預測被測試立體圖像質量的客觀預測值；

上述步驟1)所述的中央眼圖像的生成，其步驟如下：

1-1)分別計算立體圖像中左右圖像的Gabor濾波器響應；

1-2)把步驟1-1)中左右圖像Gabor濾波器響應分別作為其權值，利用能量增益控制雙目融合模型來合成中央眼圖像，模擬人眼的雙目融合特性；

所述無參考立體圖像質量評價方法的步驟1)是把被測試立體圖像的左右圖像融合成中央眼圖像，并利用能量增益控制雙目融合模型；利用能量增益控制雙目融合模型得到的中央眼圖像的表達式為：

I(x,y)＝W_L.I_L(x,y)+W_R.I_R(x,y)

其中，W_L和W_R分別是左圖像I_L(x,y)和右圖像I_R(x,y)的權重；

因為Gabor濾波器能夠高效地模擬人眼視覺系統的初級視覺皮層中簡單細胞對視覺信號的處理過程，通過歸一化后的Gabor濾波器響應作為左右圖像的權值：

R₁＝x cosθ+y sinθ

R₂＝-x sinθ+y cosθ

其中，σ_x和σ_y分別是橢圓高斯包絡在x和y方向的標準差，ζ_x和ζ_y是濾波器的空間頻率參數，θ是濾波器的方向參數；

考慮到雙目視差的影響，中央眼圖像I(x,y)可以表達為：

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)

這里，GE_L和GE_R分別是左圖像和右圖像在所有頻率、所有方向上濾波器的響應之和，D(x,y)是立體圖像的雙目視差。

2.根據權利要求1所述的基于自然場景統計的無參考立體圖像質量評價方法，其特征在于，所述步驟2)中提取能夠準確反映2D圖像質量的相關特征，其具體操作步驟如下：

2-1)通過對中央眼圖像進行自然場景統計分析，提取基于相鄰像素差值的2D特征；

2-2)通過對中央眼圖像進行自然場景統計分析，提取基于相鄰像素乘積的2D特征；

2-3)通過對中央眼圖像進行自然場景統計分析，提取基于中央眼圖像的梯度的2D特征；

2-4)通過對中央眼圖像進行自然場景統計分析，提取基于中央眼圖像的相位一致性的2D特征；

2-5)通過對中央眼圖像進行自然場景統計分析，提取基于中央眼圖像的Log-Gabor濾波器響應的2D特征。

3.根據權利要求2所述的基于自然場景統計的無參考立體圖像質量評價方法，其特征在于，所述步驟2-2)中提取基于相鄰像素乘積的2D特征，其具體過程為：計算預處理操作后的中央眼圖像的八個方向，分別為0°，22.5°，45°，67.5°，90°，112.5°，135°，157.5°的相鄰兩個像素乘積，利用非對稱的廣義高斯分布來近似擬合這八個方向的相鄰像素乘積的概率密度函數分布，并提取廣義高斯分布的模型參數(η,ν,σ_l²,σ_r²)作為特征。