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摘要:
针对现有立体图像质量评价算法对非对称失真立体图像的评价准确性及执行效率较低的问题,提出一种基于眼优势的非对称失真立体图像质量评价算法.首先采用梯度幅值响应来模拟左右眼输入的刺激强度,并根据人类视觉系统的眼优势原理分别以左和右视点图像作为主视图合成两幅融合图像;其次,利用旋转不变统一局部二值模式直方图、皮尔逊线性相关系数以及非对称广义高斯模型,获取左右融合图像以及左右梯度幅值响应图像中的多种能够反映立体图像质量好坏的特征;最后,利用自适应增强的支持向量回归模型将感知特征向量映射为图像质量值.在四个基准测试数据库上的实验结果表明:本文所提出算法大幅提升了非对称失真立体图像的评价准确性,且具有较高的执行效率.这些优势说明本文算法所提取的特征描述能力更强,质量映射模型的稳定性更好.
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文献信息
篇名 基于眼优势的非对称失真立体图像质量评价
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 立体图像质量评价 非对称失真 眼优势 双融合图像 自适应增强—支持向量回归
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 2092-2106
页数 15页 分类号
字数 11822字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.c190124
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 江顺亮 南昌大学信息工程学院 72 456 11.0 17.0
2 徐少平 南昌大学信息工程学院 85 417 11.0 17.0
3 唐祎玲 南昌大学信息工程学院 30 110 6.0 9.0
4 刘婷云 南昌大学信息工程学院 12 4 1.0 1.0
5 李崇禧 南昌大学信息工程学院 11 7 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
立体图像质量评价
非对称失真
眼优势
双融合图像
自适应增强—支持向量回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangxi Province
官方网址:http://www.jxstc.gov.cn/ReadNews.asp?NewsID=861
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导