[发明专利]基于特征提取和集成学习的立体图像质量客观评价方法在审
| 申请号： | 202011090203.6 | 申请日： | 2020-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN112651922A | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 李素梅;丁义修;胡佳洁;侯春萍 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06T5/50 |
| 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，为提出立体图像质量客观评价方法，本发明，基于特征提取和集成学习的立体图像质量客观评价方法，步骤如下：1)双目融合图像的获取；2)融合图像特征的提取：对融合图像分别进行方向梯度直方图HOG特征编码和局部二值模式LBP特征编码，提取相应特征；3)集成学习模型的搭建：选择支持向量回归SVR作为集成学习的个体学习器，采用Stacking的集成策略，分别使用两个初级SVR学习器学习融合图像的HOG特征和LBP特征，并将特征映射成为立体图像的质量分数，次级SVR学习器学习前面两个初级学习器的质量分数输出，并将其映射成为立体图像最终的质量输出。本发明主要应用于图像处理场合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 提取 集成 学习 立体 图像 质量 客观 评价 方法 | ||
【主权项】：
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