【摘 要】
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随着社会的发展和科技的进步,越来越多的3D图像出现在人们的视野中,但这些图像会受采集、传输、处理、存储及压缩等一系列因素的影响,导致其在显示端出现失真,阻碍人们认识客观世界。在立体图像质量评价领域,如何客观有效地评价立体图像质量已成为一项具有挑战性的研究课题。近年来,人类视觉系统（Human Visual System,HVS）的研究在生物学领域内已经取得了重大突破,这也促进了模拟双目视觉特性的立
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随着社会的发展和科技的进步,越来越多的3D图像出现在人们的视野中,但这些图像会受采集、传输、处理、存储及压缩等一系列因素的影响,导致其在显示端出现失真,阻碍人们认识客观世界。在立体图像质量评价领域,如何客观有效地评价立体图像质量已成为一项具有挑战性的研究课题。近年来,人类视觉系统（Human Visual System,HVS）的研究在生物学领域内已经取得了重大突破,这也促进了模拟双目视觉特性的立体图像质量评价模型的研究。本文基于已有的研究成果,提出了两种新的基于双目视觉特性的立体图像质量评价算法,总结如下:（1）提出了一种基于单双目视觉特征的全参考立体图像质量评价方法。针对区域划分问题,本文提出了一种基于视差矩阵和欧氏距离的区域分割方法。通过使用该方法,将失真图像与参考图像划分为遮挡区域和非遮挡区域,在遮挡区域使用JND（Just Noticeable Difference）模型模拟单目视觉,非遮挡区域使用BJND（Binocular JND）模型模拟双目视觉,然后使用基于全局特征的融合方法（Pooling Strategy of Global Edges,PSGE）得到单双目视觉特征质量分数。此外,对于失真图像和参考图像提取局部相位和局部幅度特征,并将其融合为局部特征质量分数。最后,将单双目视觉特征质量分数与局部特征质量分数融合得到最终质量评估分数。在LIVE 3D数据库上的实验结果表明,本文所提方法的评价结果与主观分数具有较高的一致性,也充分说明本算法能有效地模拟人类视觉系统进行图像质量评价;（2）提出了一种基于双目视觉特征的无参考立体图像质量评价算法。针对HVS的双目交互特征,本文提出了一种基于分组卷积的双目交互模块（Binocular Interaction Module,BIM）来模拟左右眼交互过程。同时,本文提出了一种双目融合模块（Binocular Fusion Module,BFM）对HVS的双目融合特征进行模拟。本算法首先使用2个卷积层提取HVS的低级视觉特征,然后使用4个双目交互模块模拟在V2-V5区域的双目交互过程,针对高于V5的区域,使用双目融合模块模拟人脑中的视觉融合过程,并使用两个全连接层获得局部质量评估分数。最后将局部质量分数融合为立体图像整体的评价分数。实验结果表明,提出的双目交互模块和双目融合模块能有效的模拟人类视觉系统的不同双目特征,并且本算法与主观评价结果具有较高的一致性。
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