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基于Contourlet变换的无参考立体图像质量评价
被引量：
3
1
作者
李永生
桑庆兵
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期538-544,共7页
立体图像的景物生动逼真,给人一种身临其境的全新视觉享受,但在制作、存储和传输过程中往往会产生失真。为了评价立体图像的质量优劣,提出了一种基于轮廓波(Contourlet)变换的无参考立体图像质量评价算法。通过对失真的左、右图像分别...
立体图像的景物生动逼真,给人一种身临其境的全新视觉享受,但在制作、存储和传输过程中往往会产生失真。为了评价立体图像的质量优劣,提出了一种基于轮廓波(Contourlet)变换的无参考立体图像质量评价算法。通过对失真的左、右图像分别进行主成分分析(PCA)融合来生成新的融合图像,并使用基于SSIM(Structural Similarity)立体匹配算法生成视差图和匹配差值图,然后对上述三张图片进行Contourlet变换,再然后使用自定义的高频能量指标并结合边缘强度和信息熵,最后将得到的特征输入支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型中学习,得出质量评价分数。该方法在德克萨斯大学公布的立体图像库中进行了验证,线性相关系数和斯皮尔曼相关系数在Phase I库中可高达0.957和0.947,在Phase II库中也可高达0.944和0.934,与主观评价吻合度很高,优于最新的一些评价方法。
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关键词
SSIM立体匹配
CONTOURLET变换
无参考立体
图像
质量评价
支持向量回归
主成分分析图像融合
原文传递
题名
基于Contourlet变换的无参考立体图像质量评价
被引量：
3
1
作者
李永生
桑庆兵
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期538-544,共7页
基金
国家自然科学基金(61170120)
江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2013015-41)
文摘
立体图像的景物生动逼真,给人一种身临其境的全新视觉享受,但在制作、存储和传输过程中往往会产生失真。为了评价立体图像的质量优劣,提出了一种基于轮廓波(Contourlet)变换的无参考立体图像质量评价算法。通过对失真的左、右图像分别进行主成分分析(PCA)融合来生成新的融合图像,并使用基于SSIM(Structural Similarity)立体匹配算法生成视差图和匹配差值图,然后对上述三张图片进行Contourlet变换,再然后使用自定义的高频能量指标并结合边缘强度和信息熵,最后将得到的特征输入支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型中学习,得出质量评价分数。该方法在德克萨斯大学公布的立体图像库中进行了验证,线性相关系数和斯皮尔曼相关系数在Phase I库中可高达0.957和0.947,在Phase II库中也可高达0.944和0.934,与主观评价吻合度很高,优于最新的一些评价方法。
关键词
SSIM立体匹配
CONTOURLET变换
无参考立体
图像
质量评价
支持向量回归
主成分分析图像融合
Keywords
stereo matching of SSIM
Contourlet transform
no-reference quality assessment for stereoscopic images
support vector regression（SVR）
principal component analysis（PCA） image fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Contourlet变换的无参考立体图像质量评价
李永生
桑庆兵
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
原文传递
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