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摘要:
针对虚拟视点图像存在与普通图像不同失真的问题,提出了一种基于偏度和结构特征的无参考虚拟视点图像质量评价方法.首先,将输入图像分为H、S、V三个通道,每个通道都均分为九个小块,对每个小块提取偏度特征;然后,利用局部二值模式算子对结构特征映射进行编码,计算质量感知分数;最后,将偏度特征和结构特征输入支持向量机进行训练,得到无参考的虚拟视点图像回归与视觉质量预测模型来预测图像质量.在IRCCyN/IVC和MCL-3D两个公共虚拟视点图像数据库上对提出方法进行了实验.实验结果表明,提出方法的皮尔逊线性相关系数(PLCC)分别为0.8538和0.9534,斯皮尔曼秩相关系数(SROCC)分别为0.7966和0.9159.提出方法的PLCC和SROCC均高于自回归加阈值(APT)等10个虚拟视点图像质量评价方法和BRISQUE等6个通用的无参考质量评价方法.该方法采用的偏度和结构特征能很好地评价虚拟视点图像的视觉质量,评价结果与主观感知有较好的一致性.
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文献信息
篇名 基于偏度和结构特征的无参考虚拟视点图像质量评价
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 虚拟视点 图像质量评价 偏度 局部二值模式算子 支持向量机
年,卷(期) 2021,(z2) 所属期刊栏目 虚拟现实与多媒体计算|Virtual reality and multimedia computing
研究方向 页码范围 226-233
页数 8页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2021040630
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研究主题发展历程
节点文献
虚拟视点
图像质量评价
偏度
局部二值模式算子
支持向量机
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
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
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
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