基于大脑层状皮质模型的立体图像质量评价

• 作者: 林文崇 邵枫 陈婉婷
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 质量评价 人脑 层状皮质模型 视觉感知
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 图像和信息处理
• 页码范围: 529-537
• 页数: 9页
• 分类号: TN919.81
• 语种: 中文
• DOI: 10.16136/j.joel.2017.05.0144

摘要

通过模拟人脑视觉神经接收视觉信息形成表面感知的处理机制,提出一种基于大脑层状皮质模型的全参考立体图像的图像质量评价(IQA)方法.首先,分析大脑形成表面感知的过程,提出可运用于立体图像的IQA的层状皮质模型;然后依据模型得到各层的响应输出,构建感知特征向量;最后利用机器学习算法,建立特征和质量的关系模型,预测立体图像质量.实验结果表明,本文方法在对称立体图像库上的Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级系数(SROCC)高于0.91,在非对称库上高于0.93.与现有的相关方法相比,本文方法与主观评价更加吻合,更适合立体图像的评价和优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵枫		72	276	10.0	14.0
2	林文崇		2	0	0.0	0.0
3	陈婉婷		1	0	0.0	0.0