[发明专利]基于自回归局部图像描述的3D合成图像质量评价方法

权利要求书

1.基于自回归局部图像描述的3D合成图像质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：

第一步、建立自回归模型；

第二步、计算自回归参数；

第三步、计算图像与自回归模型预测值之间的误差；

第四步、二值化误差，将误差根据阈值变为0和1；

第五步、根据二值化误差计算图像质量得分；

第一步中：

自回归模型建立方法如下：

对于图像I中一个像素，定义其位置指标为i，值为z_i，则构造该像素与其周边像素的关系为：

z_i＝R_σ(z_i)q+d_i (1)

其中R_σ(z_i)为像素z_i周边面积为的区域内σ个像素的值组成的矢量；q＝(q₁,q₂,…,q_σ)^T为自回归参数矢量，(q₁,q₂,…,q_σ)分别对应周边σ个像素的参数，一个像素有一个参数；T表示转置；d_i为当前像素值与相应的自回归预测值之间的误差；其中设定σ值为8；

第二步中：

自回归参数计算方法如下：

为了计算合适的自回归参数，首先将线性系统转换为矩阵形式：

其中z＝(z_i,1,z_i,2,…,z_i,φ)^T，(z_i,1,z_i,2,…,z_i,φ)为以像素z_i为中心的区域内的φ个像素的值；Z为φ行σ列的矩阵；Z的第j行向量表达式为Z(j,:)＝R_σ(z_i,j),j＝{1,2,…,φ}，表示像素z_i,j周边面积为的区域内σ个像素的值组成的矢量，其中设定σ值为8；将φ设定为48；

然后使用最小二乘方法得到最好的自回归参数：

其中Z与z的定义同公式(2)。

2.根据权利要求1所述的基于自回归局部图像描述的3D合成图像质量评价方法，其特征是，第三步中：

使用自回归模型预测输入DIBR合成图像并得到误差；同时使用高斯滤波器对误差进行滤波，移除孤立的噪声点；然后只保留η％误差显著的区域，η％取值范围为0％到50％。

3.根据权利要求1所述的基于自回归局部图像描述的3D合成图像质量评价方法，其特征是，第四步中：

二值化误差方法如下：

通过阈值对误差进行二值化操作：

其中E_e为高斯滤波后的误差，λ_t为恒定阈值，取值范围为30到150；

第五步中：

图像质量评分公式如下：

其中N₁表示E_d值为1的像素点的个数，N表示整个图像中所有像素点的个数。