[发明专利]一种无参考非对称失真立体图像客观质量评价方法

摘要

本发明公开了一种无参考非对称失真立体图像客观质量评价方法，其先对待评价的非对称失真立体图像的左视点图像和右视点图像分别实施伽柏滤波器滤波和高斯滤波器滤波，得到各自的伽柏滤波图像和高斯滤波图像；接着通过模拟人眼视觉特性建立有效的非对称失真立体视觉感知特征融合的数学模型，根据数学模型得到待评价的非对称失真立体图像的左右视点特征融合图像；然后对左右视点特征融合图像进行局部二值化模式操作，得到局部二值化模式结构特征图像，采用直方图统计方法得到直方图统计特征向量；最后根据直方图统计特征向量，采用支持向量回归预测客观质量评价预测值；优点是能够有效地提高客观评价结果与主观感知的相关性。

主权项

一种无参考非对称失真立体图像客观质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：①令Sdis表示待评价的非对称失真的立体图像，将Sdis的左视点图像记为{Ldis(x,y)}，将Sdis的右视点图像记为{Rdis(x,y)}，其中，1≤x≤W,1≤y≤H，W表示Sdis的宽度，H表示Sdis的高度，Ldis(x,y)表示{Ldis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，Rdis(x,y)表示{Rdis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；②采用伽柏滤波器对{Ldis(x,y)}和{Rdis(x,y)}两幅图像分别进行滤波处理，得到{Ldis(x,y)}和{Rdis(x,y)}各自的伽柏滤波图像，将{Ldis(x,y)}的伽柏滤波图像记为将{Rdis(x,y)}的伽柏滤波图像记为其中，表示中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；③采用高斯滤波器对{Ldis(x,y)}和{Rdis(x,y)}两幅图像分别进行滤波处理，得到{Ldis(x,y)}和{Rdis(x,y)}各自的高斯滤波图像，将{Ldis(x,y)}的高斯滤波图像记为将{Rdis(x,y)}的高斯滤波图像记为其中，表示中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；④采用块匹配方法，计算{Ldis(x,y)}与{Rdis(x,y)}之间的视差图像，记为{ddis(x,y)}，其中，ddis(x,y)表示{ddis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；⑤根据和和{ddis(x,y)}，计算Sdis的左右视点特征融合图像，记为{Fdis(x,y)}，将{Fdis(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值记为Fdis(x,y)，，其中，表示中坐标位置为(x+ddis(x,y),y)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(x+ddis(x,y),y)的像素点的像素值；⑥采用局部二值化模式操作对{Fdis(x,y)}进行处理，得到{Fdis(x,y)}的局部二值化模式结构特征图像，记为{LBP(x,y)}，其中，LBP(x,y)表示{LBP(x,y)}中坐标位置为(x,y)的像素点的像素值；⑦采用直方图统计方法对{LBP(x,y)}进行统计操作，得到Sdis的直方图统计特征向量，记为{H(m)}，其中，{H(m)}的维数为1×m'维，H(m)表示{H(m)}中的第m个元素，1≤m≤m'，m'＝P+2，P表示步骤⑥中的局部二值化模式操作中的领域参数；⑧采用n”幅原始的无失真的立体图像，建立其在不同失真类型不同失真程度下的失真立体图像集合，该失真立体图像集合包括多幅非对称失真立体图像；然后利用主观质量评价方法分别评价出该失真立体图像集合中的每幅非对称失真立体图像的主观评分，将该失真立体图像集合中的第j幅非对称失真立体图像的主观评分记为DMOSj；再按照步骤①至步骤⑦的操作，以相同的方式获取该失真立体图像集合中的每幅非对称失真立体图像的直方图统计特征向量，将该失真立体图像集合中的第j幅非对称失真立体图像的直方图统计特征向量记为{Hj(m)}；其中，n”>1，1≤j≤N'，N'表示该失真立体图像集合中包含的非对称失真立体图像的总幅数，0≤DMOSj≤100；⑨将该失真立体图像集合中的所有非对称失真立体图像分成两部分，分别构成训练集和测试集；然后利用支持向量回归对训练集中的所有非对称失真立体图像的主观评分和直方图统计特征向量进行训练，使得经过训练得到的回归函数值与主观评分之间的误差最小，拟合得到最优的权值矢量Wopt和最优的偏置项bopt；接着利用Wopt和bopt构造得到支持向量回归训练模型；再根据支持向量回归训练模型，对测试集中的每幅非对称失真立体图像的直方图统计特征向量进行测试，预测得到测试集中的每幅非对称失真立体图像的客观质量评价预测值，将测试集中的第k'幅非对称失真立体图像的客观质量评价预测值记为Qk'，Qk'＝f(xk')，其中，1≤k'≤t'，t'表示测试集中包含的非对称失真立体图像的总幅数，N'表示该失真立体图像集合中包含的非对称失真立体图像的总幅数，f()为函数表示形式，Qk'是xk'的函数，xk'表示测试集中的第k'幅非对称失真立体图像的直方图统计特征向量{Hk′(m)}，(Wopt)T为Wopt的转置矢量，为xk'的线性函数。