[发明专利]一种基于视觉跟踪的插值图像评价方法在审
| 申请号： | 201811240013.0 | 申请日： | 2018-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN109377488A | 公开（公告）日： | 2019-02-22 |
| 发明（设计）人： | 徐艺文;陈锦铃;赵铁松;陈静;刘怡桑 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市闽*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于视觉跟踪的插值图像评价方法。首先通过主观实验获取用户在观看插值图像时的视觉注意力分布情况。其次根据注意力分布的特点分别构建时间维度的显著性模型以及空间维度的感兴趣区域（Region of Interest，ROI）模型。最后可以通过将上述模型加权求和以构建整体的质量评价算法对插值图像进行质量评价，以提高预测插值图像质量的精确度。本发明主要解决用户观看插值图像时的视觉注意力分布问题，以提高插值图像质量评价的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 插值图像 质量评价 视觉注意力 视觉跟踪 构建 感兴趣区域 分布问题 空间维度 时间维度 用户观看 主观实验 显著性 求和 对插 加权 算法 注意力 图像 预测 观看 | ||
【主权项】：
1.一种基于视觉跟踪的插值图像评价方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：构建插值图像数据库，通过主观实验获取用户的视觉跟踪数据；步骤S2：分析视觉跟踪数据的特点，构建时间维度的显著性模型；步骤S3：分析视觉跟踪数据的特点，构建空间维度的ROI模型；步骤S4：通过步骤S2得到的显著性模型和步骤S3得到的ROI模型的加权传统质量评价方法来构建基于视觉跟踪的插值图像的质量评价方法。
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