基于极限学习机的全参考立体图像质量评价

• 作者: 沈力波 蒋刚毅 邵枫 郁梅
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 立体图像 质量评价 独眼图 特征描述 极限学习机
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 791-798
• 页数: 8页
• 分类号: TP919.81
• 字数: 5711字
• 语种: 中文

摘要

立体图像质量评价是评价立体视频系统性能的有效途径,而模拟人类大脑神经网络进行特征提取是立体图像质量评价的关键.为此,提出一种基于极限学习机的全参考立体图像质量评价方法,包括3个阶段:1)对原始和失真立体图像分别进行特征描述,以左图像,右图像和独眼图作为输入信息,采用包含3个隐层的极限学习机将图像信息映射到特征空间,从而得到原始和失真立体图像的特征描述;2)对原始和失真立体图像的特征描述进行相似性度量,从而得到原始和失真立体图像的质量特征;3)采用极限学习机建立得到的12维质量特征与主观评价值的回归模型,并将训练得到的回归模型用于测试阶段,预测得到相应的客观质量评价值.实验结果表明,文中方法在对称和非对称立体图像数据库都取得了较好的性能,与人类的主观感知保持良好的一致性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郁梅	宁波大学信息科学与工程学院	200	2051	21.0	40.0
2	蒋刚毅	宁波大学信息科学与工程学院	180	2141	22.0	41.0
3	邵枫	宁波大学信息科学与工程学院	72	276	10.0	14.0
4	沈力波	宁波大学信息科学与工程学院	2	2	1.0	1.0