可控金字塔分解的立体图像质量评价方法

• 作者: 刘新会 孙长滨 桑庆兵
• 来源期刊: 量子电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 可控金字塔分解 最小能量误差 二元广义高斯分布 支持向量回归
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 图像与信息处理
• 页码范围: 672-681
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 7198字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5461.2017.06.005

摘要

基于最小能量误差得到左右视图的视差图,分别对左、右视图和视差图进行4尺度、12个方向的可控金字塔分解,每一幅图像可得到1条高频子带和48条方向子带.对左、右视图分解后相对应的48对方向子带进行二元广义高斯分布拟合,提取其形状参数和尺度参数,并提取所有方向子带的跨尺度相关性、空间相关性等特征信息,将这些特征输入支持向量回归(SVR)训练预测得到立体图像质量评分.结果表明该质量评价模型在LIVE 3D数据库上的性能指标斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)、线性皮尔逊相关系数(CC)均在0.93以上,与人类的主观评价具有较好的一致性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑庆兵	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	50	566	9.0	23.0
2	刘新会	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	3	2	1.0	1.0