[发明专利]基于卷积神经网络的立体图像舒适度评价方法在审
| 申请号： | 201810143049.0 | 申请日： | 2018-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN108389192A | 公开（公告）日： | 2018-08-10 |
| 发明（设计）人： | 李素梅;秦龙斌;朱兆琪;侯春萍 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理领域，为提出采用基于卷积神经网络的立体图像舒适度评价方法得到图像的评价分数，更好的拟合人类对立体图像主观评价值，能很好的对立体图像舒适度进行预测。为此，本发明采用的技术方案是，基于卷积神经网络的立体图像舒适度评价方法，将立体图像的左视图、右视图和视差图的信息合成为一幅图像作为网络的输入，通过卷积神经网络模拟人类感知来对所得图像进行处理，经训练得到权重系数，最后利用人眼视觉显著特性将图像块舒适值加权作为整体图像的舒适度值。本发明主要应用于图像处理。 | ||
| 搜索关键词： | 立体图像 卷积神经网络 舒适度评价 舒适度 图像 图像处理领域 模拟人类 评价分数 权重系数 人眼视觉 图像处理 整体图像 视差图 图像块 右视图 左视图 拟合 感知 加权 主观 预测 应用 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的立体图像舒适度评价方法，其特征是，将立体图像的左视图、右视图和视差图的信息合成为一幅图像作为网络的输入，通过卷积神经网络模拟人类感知来对所得图像进行处理，经训练得到权重系数，最后利用人眼视觉显著特性将图像块舒适值加权作为整体图像的舒适度值。
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