基于GA-SVR模型的无参考立体图像质量评价

• 作者: 娄达平 富显祖 王晓东 章联军 马允
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 支持向量回归 立体图像质量评价 单双目视觉特性 增益控制模型
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 234-239,247
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4197字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.05.038

摘要

针对支持向量回归(SVR)中惩罚因子和径向基函数选取具有较大不确定性和随机性的问题,结合单双目信息与基于遗传算法(GA)的SVR优化模型,提出无参考立体图像质量评价方法.提取左右失真图像的单双目特征,将梯度幅值和拉普拉斯特征作为单目视觉特征.为更好地结合人类双目视觉特性,使左右图像融合成一幅独眼图,对独眼图提取空域自然场景统计特征.利用GA选择、交叉和变异等操作优化SVR参数组合,选出最优的参数组合,引入到SVR中预估左右图像质量.考虑到人眼对于左右失真图像的响应不同,通过增益控制模型融合左右图像质量,从而得到最终的质量评价值.应用该评价方法对宁波大学建立的立体数据测试库进行评价,结果表明其Pearson线性相关系数在0.95以上,Spearman等级相关系数值在0.94以上,与人类主观感知具有高度一致性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓东	宁波大学信息科学与工程学院	91	377	9.0	15.0
2	章联军	宁波大学信息科学与工程学院	32	66	4.0	6.0
3	娄达平	宁波大学信息科学与工程学院	6	18	3.0	4.0
4	富显祖	宁波大学信息科学与工程学院	6	18	3.0	4.0
5	马允	宁波大学信息科学与工程学院	2	8	2.0	2.0