国家自然科学基金(61271021)
- 作品数：18 被引量：71H指数：5
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- 基于视差空间图的立体图像质量客观评价方法被引量：5
- 2013年
- 立体图像质量评价是评价立体视频系统性能的有效途径,而如何利用人类视觉特性对立体图像质量进行有效评价是目前的研究难点。本文提出了一种基于视差空间图(DSI)的立体图像质量客观评价方法。首先,分别构造原始立体图像和失真立体图像的DSI图;然后,通过三维离散余弦变换(3D-DCT)提取出反映图像质量和深度感知的特征信息,并采用主成分分析(PCA)进行特征降维,形成立体图像特征信息;最后,通过支持向量回归(SVR)建立立体图像特征与主观评价值的关系,从而预测得到立体图像质量的客观评价值。实验表明,对于对称立体图像库,Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级相关系数(SROCC)值均达到0.94以上;对于非对称立体图像库,PLCC和SROCC值分别达到0.94和0.91以上。结果表明,本文方法能够很好地预测人眼对立体图像的主观感知。
- 姜求平邵枫蒋刚毅郁梅
- 关键词：特征降维
- 基于双目能量响应的无参考立体图像质量评价被引量：9
- 2014年
- 为了实现对不同失真类型立体图像的质量评价,提出了一种基于双目能量响应的无参考立体图像质量评价(NR-IAQ)方法。首先,通过对各失真图像进行Gabor滤波,提取出不同频率、不同方向、不同视差响应下的局部特征矢量,作为立体图像特征信息;然后,利用支持向量回归(SVR)建立立体图像特征与主观评价值的关系,从而预测得到立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,对于NBU-3D测试库,Pearson线性相关系数值在0.92以上,Spearman等级相关系数值在0.93以上;对于LIVE-3D测试库,Pearson线性相关系数值在0.96以上,Spearman等级相关系数值在0.96以上;与现有的全参考(FR)和(NR)质量评价方法相比,本方法得到的客观评价值与主观评价结果有较好的相关性,更加符合人眼视觉系统。
- 王珊珊邵枫蒋刚毅郁梅彭宗举
- 关键词：GABOR滤波
- 基于视觉重要区域的立体图像视觉舒适度客观评价方法被引量：11
- 2014年
- 先进的立体视频技术能给观众带来深度感和沉浸感,但也容易使人产生视觉疲劳,造成观看体验质量的下降,因此,如何对立体视频/图像的视觉舒适度进行有效评价是目前的研究难点。该文提出一种基于视觉重要区域的立体图像视觉舒适度客观评价模型,该模型主要包括3个部分:(1)利用图像显著图和视差图像得到立体图像视觉重要区域;(2)提取视觉重要区域的视差幅度特征、视差梯度边缘特征以及空间频率特征,作为反映立体图像视觉舒适度的感知特征信息;(3)通过支持向量回归建立特征信息与立体图像舒适度平均主观评分值的关系,预测得到立体图像视觉舒适度的客观评价值。实验结果表明,与现有的方法相比较,在相同的立体图像测试库上,采用该文提出的客观评价模型可以获得更好的评价性能。
- 姜求平邵枫蒋刚毅郁梅彭宗举
- 关键词：立体图像支持向量回归
- 基于稀疏表示的立体图像客观质量评价方法被引量：4
- 2014年
- 提出了一种基于稀疏表示的立体图像质量评价方法,分为训练和测试两个部分。在训练部分,通过训练不同频带的立体图像获得立体图像的稀疏字典;在测试部分,根据稀疏字典计算得到立体图像的稀疏特征,定义了稀疏特征相似度衡量原始和失真图像信息的差异,并根据稀疏字典计算了频带增益和左右视点的融合权值,最后融合稀疏特征相似度作为立体图像质量的客观评价值。在立体图像测试库上的实验结果表明,本文方法的评价结果与主观评价结果有较好的相关性,符合人类视觉系统的感知。
- 李柯蒙邵枫蒋刚毅郁梅
- 关键词：双目视觉
- 基于联合字典的3D图像去块效应方法
- 2016年
- 本文针对3D图像压缩过程产生的块效应,提出了一种基于联合字典的3D图像去块效应方法。该方法主要包括字典训练、字典联合和去块效应三个阶段。在字典训练阶段,采用字典学习方法分别训练得到过完备的彩色字典和深度字典;在字典联合阶段,根据测试图像的稀疏特性和构造的彩色和深度字典,求出对应的彩色与深度联合字典;在去块效应阶段,通过估计重构误差阈值,并根据联合字典对图像进行去块效应处理。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地去除编码图像的块效应,且得到较高的虚拟视点绘制质量。
- 袁其政邵枫郁梅蒋刚毅
- 关键词：信号处理3D图像去块效应
- 基于双目特征联合的无参考立体图像质量评价被引量：5
- 2015年
- 通过模拟人类视觉系统(HVS)的双目视觉行为,提出一种基于双目特征联合的无参考立体图像质量评价(NR-SIQA)方法。首先分析立体视觉感知中的双目联合行为,提出可应用于立体图像质量预测的双目联合模型;然后采用学习和统计分析的方法,分别提取局部和全局特征并联合作为感知特征;最后采用机器学习算法,建立特征和质量的关系模型,并结合基于特征的双目联合模型预测立体图像质量。实验结果表明,本文方法在对称立体图像库上的Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级系数(SRCC)高于0.93,在非对称库上高于0.87,优于现有评价方法。
- 李柯蒙邵枫姜求平蒋刚毅郁梅
- 关键词：双目视觉
- 基于三维结构张量的立体图像质量客观评价方法被引量：2
- 2014年
- 根据梯度结构张量能够表示图像结构信息的特点,提出了一种基于三维结构张量的立体图像客观质量评价方法。首先分别求取原始和失真的立体图像水平、垂直和视点方向的梯度信息,以及敏感区域,并构造出立体图像中每个像素的三维结构张量矩阵;然后,提取三维结构张量矩阵的特征值和特征向量信息;最后,根据特征值和特征向量预测得到立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,采用本文提出的客观评价方法对立体图像测试库进行评价,总体评价的Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级相关系数(SROCC)值均在0.92左右,Kendall相关系数(KROCC)值接近0.80,均方根误差(RMSE)值均在6.00左右;与其他方法相比,本方法具有较高的预测精确性。
- 段芬芳邵枫蒋刚毅郁梅李福翠
- 关键词：梯度信息
- 利用多核增强学习的立体图像舒适度评价模型
- 2016年
- 目的传统的立体视觉舒适度评价模型,在学习阶段一般采用回归算法,且需要大量的包含主观测试数据的训练样本,针对这个问题,提出一种利用多核增强学习分类算法的立体图像舒适度评价模型。方法首先,考虑人们在实际观测图像时,对于先后观测到的不同图像进行相互比较的情况,将评价模型看成是偏好分类器,构造包含偏好标签的偏好立体图像对(PSIP),构成PSIP训练集;其次,提取多个视差统计特征和神经学模型响应特征;然后,利用基于Ada Boost的多核学习算法来建立偏好标签与特征之间的关系模型,并分析偏好分类概率(即相对舒适度概率)与最终的视觉舒适度之间的映射关系。结果在独立立体图像库上,与现有代表性回归算法相比较,本文算法的Pearson线性相关系数(PLCC)在0.84以上,Spearman等级相关系数(SRCC)在0.80以上,均优于其他模型的各评价指标;而在跨库测试中,本文算法的PLCC、SRCC指标均优于传统的支持向量回归算法。结论相比于传统的回归算法,本文算法具有更好的评价性能,能够更为准确地预测立体图像视觉舒适度。
- 张竹青邵枫蒋刚毅
- 关键词：立体图像
- 基于联合字典的无参考真实失真图像的质量评价
- 2018年
- 针对真实失真图像提出一种基于联合字典的无参考(NR)图像质量评价(IQA)方法,分为训练和测试两个阶段。在训练阶段,首先对真实失真图像提取美学特征和自然场景统计特征,然后对图像特征和标签进行联合字典学习,训练得到特征字典和质量字典。在测试阶段,根据特征字典和质量字典计算真实失真图像的质量值。在LIVE Challenge数据库上的实验结果表明,本文方法的评价结果与主观评价结果有较好的相关性,符合人类视觉系统的感知,相比较传统的无参考方法,具有更好的优越性。
- 高影富振奇杨艳邵枫
- 基于BEMD的无参考模糊失真立体图像质量评价方法被引量：1
- 2013年
- 本文针对高斯模糊失真的立体图像,提出了一种基于二维经验模式分解的无参考质量评价方法。该方法先通过二维经验模式分解将图像分解成内蕴模式函数分量和残差图像,再对每个内蕴模式函数分量提取它的统计信息量(均值,方差和信息熵),并结合广义高斯分布方法提取每个内蕴模式函数分量的形状参数、尺度参数作为图像的特征信息,然后利用支持向量回归模型对特征进行融合并预测得到立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,该模型与主观评价结果有较好的相关性,符合人眼视觉系统。
- 王珊珊邵枫郁梅蒋刚毅
- 关键词：二维经验模式分解广义高斯分布支持向量回归
