基于双树复小波的无参考立体图像质量评价

• 作者: 刘新会 李朝锋 桑庆兵 顾婷婷
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 双树复小波变换 非对称广义高斯分布 梯度幅值 相对梯度方向 奇异值 AdaBoosting BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 154-161
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7310字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1709-0436

摘要

随着3D技术的不断发展,立体图像的使用领域越来越广泛,同时人们对图像的清晰度要求越来越高,因此,立体图像的质量评价成为关注点,基于此,提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法.使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理,生成纹理结构图像,且根据最小能量误差的原理,获取左右视图的视差图;对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征;使用AdaBoosting BP神经网络,进行训练和预测立体图像的质量得分.在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得了比较好的实验结果.

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	李朝锋	江南大学物联网工程学院	48	430	12.0	19.0
3	刘新会	江南大学物联网工程学院	3	2	1.0	1.0
4	顾婷婷	江南大学物联网工程学院	2	1	1.0	1.0