[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
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 | ||
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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