[发明专利]一种基于偏度和结构特征的虚拟视点图像质量评价方法有效

专利信息
申请号: 202110236232.7 申请日: 2021-03-03
公开(公告)号: CN113014918B 公开(公告)日: 2022-09-02
发明(设计)人: 陈芬;王晨;邹文辉;金充充;彭宗举;王培容 申请(专利权)人: 重庆理工大学
主分类号: H04N17/00 分类号: H04N17/00;H04N17/02;H04N13/282;H04N13/257
代理公司: 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 代理人: 胡逸然
地址: 400054 重*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 结构 特征 虚拟 视点 图像 质量 评价 方法
【权利要求书】:

1.一种基于偏度和结构特征的虚拟视点图像质量评价方法,其特征在于,包括:

S1、获取虚拟视点图像;

S2、生成虚拟视点图像对应的三通道图像;

S3、将三通道图像分别划分为多个图像块并计算每个块的偏度,作为虚拟视点图像的偏度特征;步骤S3中,c通道第s个图像块的偏度如下计算:

式中,为c通道第s个图像块的像素的平均值,N为每个图像块的像素数量,为c通道第s个图像块中第i个像素点的像素值;

S4、提取虚拟视点图像的结构特征;步骤S4包括:

S401、计算虚拟视点图像的水平梯度和垂直梯度;

Fx(a,b)=(F(a,b+1)-F(a,b-1))/2

Fy(a,b)=(F(a+1,b)-F(a-1,b))/2

式中,Fx(a,b)为索引为(a,b)的像素点的水平梯度,Fy(a,b)为索引为(a,b)的像素点的垂直梯度;

S402、基于水平梯度和垂直梯度计算梯度幅度;

式中,G(a,b)为索引为(a,b)的像素点的梯度幅度;

S403、基于梯度幅度计算旋转不变均匀局部二值模式值;

式中,GM(a,b)为索引为(a,b)的像素点旋转不变均匀局部二值模式值,其描述了图像领域的像素间关系,不同的GM表示不同的局部梯度模式;明确了该局部梯度模式的邻域像素点数为M且邻域半径为N;Gm为索引为(a,b)的像素点的第m个相邻像素点的梯度幅度,U(LBPM,N)为均匀局部二值模式值,其计算为按位转移的数量,s(·)为阈值函数,

S404、将相同GM模式的像素点的梯度幅值累加,得到梯度加权的GM直方图,作为虚拟视点图像的结构特征;

式中,A为图像行数,B为图像列数,k为第k个GM模式,H(k)为梯度加权的GM直方图,

S5、将偏度特征及结构特征输入训练后的评价模型;

S6、输出虚拟视点图像的评价结果。

2.如权利要求1所述的基于偏度和结构特征的虚拟视点图像质量评价方法,其特征在于,步骤S2中,将虚拟视点图像转到H、S、V三个通道,得到三个通道的图像IH、IS、IV

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