[發明專利]基于熵的雙視點無參考立體圖像質量客觀評價方法

有效

• 申請號: 201610915951.0
• 申請日: 2016-10-20
• 公開（公告）號: CN106651835B
• 公開（公告）日: 2020-03-06
• 發明（設計）人: 楊嘉琛;林彥聰;姜斌;汪亞芳;沈教勛
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

1.一種基于熵的雙視點無參考立體圖像質量客觀評價方法，每個失真立體圖像對由左圖和右圖組成，設失真圖像對為(t_l,t_r)，包括以下步驟：

第一步：模擬人類視覺特性，對失真圖像對的左圖和右圖分別進行二維Gabor濾波，得到左圖和右圖的加權因子:W_L(x,y)和W_R((x+d),y)，其中，(x,y)為像素點坐標，d表示對右圖進行視差補償的像素點橫坐標差值；

第二步：將失真圖像對(t_l,t_r)進行加權運算，得到失真圖像對的視覺感知圖V(x,y)：

V(x,y)＝W_L(x,y)×t_l(x,y)+W_R(x+d,y)×t_r((x+d),y)

第三步：利用奇異值分解算法K-SVD進行字典學習；

第四步：利用正交匹配追蹤算法OMP對V(x,y)進行稀疏表示，得到相應的系數矩陣C；

第五步：對視覺感知圖像V(x,y)稀疏表示后的系數矩陣C進行求熵操作，得到其熵：

k是稀疏基的個數，代表稀疏表示第i次迭代中，第j個稀疏基中系數的具體值；式中，

第六步：對立體圖像庫中的每一組失真圖像對進行第一步至第五步操作，設立體圖像庫中有Q組立體圖像對，可以得到Q組圖像對各自的熵；

第七步：利用支持向量機SVM對圖像庫中圖像對的熵及相應的主觀評價值進行訓練，具體如下，隨機選擇Q×80％幅圖像對的熵和主觀評價值用于訓練，得到相應的熵-DMOS模型；

第八步：對任意一組失真圖像對，進行第一步至第五步操作，得到對應的熵；根據第七步中得到的熵-DMOS模型，利用SVM對該圖像對的客觀預測值進行預測，到最終的客觀預測值。