[发明专利]一种基于视觉跟踪的插值图像评价方法在审
| 申请号： | 201811240013.0 | 申请日： | 2018-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN109377488A | 公开（公告）日： | 2019-02-22 |
| 发明（设计）人： | 徐艺文;陈锦铃;赵铁松;陈静;刘怡桑 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市闽*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 插值图像 质量评价 视觉注意力 视觉跟踪 构建 感兴趣区域 分布问题 空间维度 时间维度 用户观看 主观实验 显著性 求和 对插 加权 算法 注意力 图像 预测 观看 | ||
1.一种基于视觉跟踪的插值图像评价方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：构建插值图像数据库，通过主观实验获取用户的视觉跟踪数据；
步骤S2：分析视觉跟踪数据的特点，构建时间维度的显著性模型；
步骤S3：分析视觉跟踪数据的特点，构建空间维度的ROI模型；
步骤S4：通过步骤S2得到的显著性模型和步骤S3得到的ROI模型的加权传统质量评价方法来构建基于视觉跟踪的插值图像的质量评价方法。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉跟踪的插值图像评价方法，其特征在于：步骤S1具体为：使用15张分辨率为1024×768的原始图像，使用6种插值算法以4个不同的插值因子对原始图像进行插值处理，最终组成375张的图像数据集，包括15张原始图像和360张插值图像；使用眼动仪记录24名用户在观看插值图像时的视觉注意力分布，获得最终的用户视觉跟踪数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于视觉跟踪的插值图像评价方法，其特征在于：步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：使用热图可视化视觉跟踪数据；
步骤S22：将得到的热图线性归一化到0-1之间，并提取alpha通道的信息，作为时间维度的显著性模型。
4.根据权利要求3所述的一种基于视觉跟踪的插值图像评价方法，其特征在于：步骤S21具体为：首先遍历所有用户的所有注视点的持续时间，然后将图像中同一位置上的持续时间相加，最后使用样条拟合高斯分布，得到热图。
5.根据权利要求3所述的一种基于视觉跟踪的插值图像评价方法，其特征在于：步骤S3具体为：将步骤S22归一化后的热图中值大于0的像素值赋值为1，其余为0，即可构建空间维度的ROI模型。
6.根据权利要求1所述的一种基于视觉跟踪的插值图像评价方法，其特征在于：步骤S4具体为：通过显著性模型和ROI模型的加权来构建最终的插值质量评价算法SM_Q和ROI_Q：
式中，m代表插值图像块的个数，每个插值图像块的大小为256×256；Saliency(i)和ROI(i)分别代表第i个插值图像块时间维度和空间维度的权重值，Q(i)表示第i个插值图像块的质量值。
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