[发明专利]基于分段式球面投影格式的全向图像无参考质量评价方法有效

专利信息
申请号: 202010070290.2 申请日: 2020-01-21
公开(公告)号: CN111292336B 公开(公告)日: 2023-06-06
发明(设计)人: 蒋刚毅;郑雪蕾;郁梅;姜浩;徐海勇 申请(专利权)人: 宁波大学
主分类号: G06T7/11 分类号: G06T7/11;G06T5/40
代理公司: 宁波奥圣专利代理有限公司 33226 代理人: 周珏
地址: 315211 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 基于 段式 球面 投影 格式 全向 图像 参考 质量 评价 方法
【权利要求书】:

1.一种基于分段式球面投影格式的全向图像无参考质量评价方法,其特征在于包括以下步骤:

步骤1:选取Num幅等矩形投影格式的失真全向图像及其主观评分值构成训练集;将训练集中当前待处理的失真全向图像定义为当前图像;其中,Num为正整数,Num>1,训练集中的每幅失真全向图像的高度为h且宽度为2h;

步骤2:将当前图像记为IERP;然后将IERP在高度方向上自上而下分割成三部分,上面四分之一部分为北极区域,中间二分之一部分为赤道区域,下面四分之一部分为南极区域;再保留IERP的赤道区域,并将IERP的北极区域和南极区域均映射成圆,得到分段式球面投影格式的全向图像,记为ISSP,将ISSP的赤道区域记为IE,将ISSP的圆形的北极区域记为IN,将ISSP的圆形的南极区域记为IS;其中,IERP的北极区域的宽度为2h且高度为IERP的赤道区域的宽度为2h且高度为IERP的南极区域的宽度为2h且高度为IN中的像素点在ISSP中的横坐标为且IN中的像素点在ISSP中的纵坐标为且IS中的像素点在ISSP中的横坐标为且IS中的像素点在ISSP中的纵坐标为且m表示IERP中的像素点的横坐标,1≤m≤2h,n表示IERP中的像素点的纵坐标,1≤n≤h;

步骤3:将IN和IS分别分割成多个不重叠的扇形图像块;然后通过计算IN中的每个扇形图像块中的所有像素点的像素值的标准差获取IN的局部特征,记为FN1;并通过计算IS中的每个扇形图像块中的所有像素点的像素值的标准差获取IS的局部特征,记为FS1

步骤4:计算IN和IS各自的像素矩阵中的每个元素的相对梯度方向值;然后计算IN和IS各自的像素矩阵中的所有元素的相对梯度方向值的直方图分布;再利用零均值的广义高斯分布分别对IN和IS各自的像素矩阵中的所有元素的相对梯度方向值的直方图分布进行拟合;之后根据IN对应的拟合参数获取IN的全局结构特征,记为FNg1;同样,根据IS对应的拟合参数获取IS的全局结构特征,记为FSg1

步骤5:计算IN和IS各自中的每个像素点的旋转不变均匀局部二值模式值;然后通过计算IN中的所有像素点的旋转不变均匀局部二值模式值的直方图分布获取IN的全局纹理特征,记为FNg2;同样,通过计算IS中的所有像素点的旋转不变均匀局部二值模式值的直方图分布获取IS的全局纹理特征,记为FSg2

步骤6:计算IE的二维相位一致性映射图;然后对IE的二维相位一致性映射图进行4次两倍下采样;再通过计算IE的二维相位一致性映射图及其4幅不同尺度的下采样图的信息熵获取IE的全局纹理结构特征,记为FEstr

步骤7:采用尺寸为64×64的滑动窗口,将IE划分成个不重叠的尺寸为64×64的图像块;然后从IE中随机选取M个图像块;接着统计随机选取的每个图像块中的所有像素点的像素值的直方图分布,将M个图像块对应的直方图分布构成一个矩阵,记为D,D中的每一列为一个图像块对应的直方图分布;之后构建D的零均值矩阵,记为D0;再计算D0的协方差矩阵;最后利用奇异值分解计算D0的协方差矩阵的所有特征值,将值最大的前N2个特征值构成的行向量作为IE的局部对比度特征,记为FEcon;其中,符号为向下取整运算符号,M>1,N2为正整数,N2∈[5,30];

步骤8:将FN1、FS1、FNg1、FSg1、FNg2、FSg2、FEstr、FEcon合并形成一个行向量,作为IERP的特征向量;

步骤9:将训练集中下一幅待处理的失真全向图像作为当前图像,然后返回步骤2继续执行,直至训练集中的所有失真全向图像均处理完毕,得到训练集中的每幅失真全向图像的特征向量;

步骤10:将训练集中的每幅失真全向图像的特征向量作为样本输入,并将训练集中的每幅失真全向图像的主观评分值作为标签输入,通过随机森林的池化,训练得到全向图像客观质量评价模型;

步骤11:对于任一幅待质量评价的等矩形投影格式的失真全向图像,按照步骤2至步骤8的过程,以相同的方式获取该失真全向图像的特征向量;然后将该失真全向图像的特征向量输入到全向图像客观质量评价模型中,预测得到该失真全向图像的客观质量评价值。

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