[发明专利]基于双目融合网络与显著性的立体视频质量评价方法在审
| 申请号： | 201910098123.6 | 申请日： | 2019-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN109714593A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 李素梅;马帅 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | H04N17/00 | 分类号： | H04N17/00;H04N13/106 |
| 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： | 本发明属于视频和图像处理领域，为建立一种有效的立体视频质量评价方法，且贴合人眼对立体视觉的感知，同时在一定程度上推动了立体成像技术、无人驾驶技术的发展。为此，本发明采取的技术方案是，基于双目融合网络与显著性的立体视频质量评价方法，首先通过计算包括空间显著性与时间显著性的立体视频显著性得到立体视频每一帧的显著图片；得到的顺序排列的显著图片被称为左视频的时空显著性特征流与右视频的时空显著性特征流；然后，将左视频的时空显著性特征流与右视频的时空显著性特征流分别作为双目融合网络的两个输入；最后的立体视频质量由双目融合网络综合性地分析空间、时间与深度特征获得。本发明主要应用于图像处理场合。 | ||
| 搜索关键词： | 立体视频 显著性 显著性特征 融合网络 双目 质量评价 时空 视频 左视频 立体成像技术 图像处理领域 立体视觉 深度特征 图像处理 无人驾驶 人眼 贴合 感知 图片 应用 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于双目融合网络与显著性的立体视频质量评价方法，其特征是，首先通过计算包括空间显著性与时间显著性的立体视频显著性得到立体视频每一帧的显著图片；得到的顺序排列的显著图片被称为左视频的时空显著性特征流与右视频的时空显著性特征流；然后，将左视频的时空显著性特征流与右视频的时空显著性特征流分别作为双目融合网络的两个输入；最后的立体视频质量由双目融合网络综合性地分析空间、时间与深度特征获得。
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