[发明专利]一种基于D+W模型和对比度的立体图像视觉舒适度评价方法

摘要

本发明涉及一种基于D+W模型和区域对比度的立体图像视觉舒适度评价方法，其特征在于：选择右眼为主视点，根据主视点图像获取显著区域，结合视差信息进一步获得感兴趣区域；然后，将感兴趣区域作为前景区域，提取前景区域的视差与宽度信息，计算前景与背景对比度；最后，引入区域对比度，修正D+W模型，建立立体舒适度评价模型；有效地利用感兴趣区域提取舒适度特征信息，改进D+W模型，建立视觉舒适度模型，自动完成舒适度计算，提高了评估的效率，获得了更为准确的结果。

主权项

1.一种基于D+W模型和区域对比度的立体图像视觉舒适度评价方法，其特征在于：选择右眼为主视点，根据主视点图像获取显著区域，结合视差信息进一步获得感兴趣区域；然后，将感兴趣区域作为前景区域，提取前景区域的视差与宽度信息，计算前景与背景对比度；最后，引入区域对比度，修正D+W模型，建立立体舒适度评价模型；其具体的步骤如下：步骤1、将左右眼立体图像的右视图作为主视图，基于图论的视觉显著性(Graph‑Based Visual Saliency，GBVS)检测算法、结合视差图像，并采用线性方式得到立体显著图；进行阈值分割处理得到掩膜图像；步骤2、使用掩膜图像与右视图、视差图相乘，分别得到感兴趣区图像和感兴趣区视差图，将感兴趣区域作为前景区域；步骤3、获取前景区域的平均视差值Df，公式如下：其中，of表示前景区域，|of|表示of区域内像素总数，d(x,y)表示视差图中像素(x,y)处的视差值。则前景区域平均视差角dθ可通过如下公式获取；其中，k为放映放大率，D表示视差，L为观看时距屏幕距离；步骤4、估计前景区域宽度Wf，公式如下：式中，N_f表示前景区域内水平线的数量，表示前景区域内第n条水平线长度，则宽度角w_α可通过如下公式获取，式中，w表示宽度，k为放映放大率，L为观看时距屏幕距离；步骤5、将前后景区域的RGB空间的每个颜色通道由256个值量化为16个不同值，然后选取覆盖图像像素不低于95％的颜色来代替整体颜色；步骤6、在Lab的颜色空间中进行空间颜色距离的度量，获取前后景区域间的颜色距离集合，通过如下公式计算前景区域r1和背景区域r2之间的颜色距离dr(r1,r2)。式中，f(c1,i)表示第i个颜色c1,i在区域r1的所有颜色n1中出现的频率，f(c2,j)表示第j个颜色c2,j在区域r2的所有颜色n2中出现的频率。d(c1,i,c2,j)表示前景区域中第i个颜色与背景区域中第j个颜色在Lab空间内的颜色距离；步骤7、计算空间加权的区域对比度公式如下：式中，S_r(r_k,r_i)是区域r_k与r_i之间的空间距离，σ_s控制空间权值的强度，σ_s越大空间权值的影响越小，则背景区域的影响越显著。两区域间的空间距离被定义为区域重心间的欧几里得距离，其中，像素坐标为归一化后结果，取步骤8、将视差与宽度(D+W)模型VC(D,w)＝80.07‑17.71D+4.78ln(w)‑0.52Dln(w)量化为5分制，如下公式所示VC(D,w)＝4.2028‑0.7084D+0.1912ln(w)‑0.0208Dln(w)令f(D,w)为如下公式f(D,w)＝0.7084D‑0.1912ln(w)+0.0208Dln(w)式中，D为目标视差角，w为目标宽度角，VC为视觉舒适度；且满足0.50≤D≤2.00，0.25≤w≤4.00；步骤9、将对比度加入视差与宽度模型中，则常数项与对比度项的函数f(c)可以由如下公式所示VC(D,w)+f(D,w)＝f(c)其中，c为对比度；步骤10、在IVY数据库中选择符合模型条件的72组图像对VC(D,w)+f(D,w)与对比度的关系进行分析，在Matlab中使用最小二乘法做曲线拟合，得到如下关系：VC(D,w)+f(D,w)＝0.0015c2‑0.0572c+4.8736整理得到如下舒适度评价模型VC(D,w,c)＝4.8736‑0.7084D+0.1912l n(w)‑0.0208Dln(w)+0.0015c2‑0.0572c(0.50≤D≤2.00，0.25≤w≤4.00)其中，D为前景区域平均视差角，w前景区域为宽度角，c对前后景区域对比度。