多核学习纹理特征的立体图像质量评价

• 作者: 严大卫 桑庆兵 谭红宝
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 立体图像质量评价 通用无参考 多核学习 图像纹理
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 769-776
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5287字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.04.022

摘要

为了有效地评价各种失真类型双目立体图像的质量,提出利用多核学习机学习立体图像平面纹理信息和3D映射信息的通用无参考立体图像质量评价IQA方法.该方法首先利用立体匹配模型对左右视图进行处理,获得相应的视差图DM和误差能量图DMEE;对左右视图、视差图和误差能量图进行相位一致性和结构张量变换,获得它们的平坦区和边缘区;分别提取左右视图两个区域纹理特征作为平面信息,提取视差图的纹理特征和误差能量图的统计特征作为3D信息;将所有特征作为多核学习机的输入,利用多核学习的信息融合能力预测待测失真立体图像质量.由于充分利用了立体图像的左右视图、视差图和误差能量图的失真信息,以及多核学习的信息融合能力,该方法具有很好的前景.在LIVE 3D图像质量数据库上的实验表明,该方法与主观质量有较高一致性,与现有的双目立体质量评价方法相比有很大的竞争力.

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	50	566	9.0	23.0
2	严大卫	江南大学物联网工程学院	3	6	2.0	2.0
3	谭红宝	江南大学物联网工程学院	2	2	1.0	1.0