【摘 要】
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在立体图像质量评价（Stereoscopic Image Quality Assessment,SIQA）领域,如何有效地模拟人类视觉系统（Human Visual System,HVS）对图像质量进行评价是一个重要且具有挑战性的问题。考虑到人眼视觉特性对图像质量评价的影响,本文详细介绍了HVS的基本结构,并且对其产生的视觉感知特性进行了详细分析。为了结合人眼视觉特性,设计出更加符合人眼视觉感知过
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在立体图像质量评价（Stereoscopic Image Quality Assessment,SIQA）领域,如何有效地模拟人类视觉系统（Human Visual System,HVS）对图像质量进行评价是一个重要且具有挑战性的问题。考虑到人眼视觉特性对图像质量评价的影响,本文详细介绍了HVS的基本结构,并且对其产生的视觉感知特性进行了详细分析。为了结合人眼视觉特性,设计出更加符合人眼视觉感知过程的算法,本文做了以下工作:首先,提出了一种基于单目和双目视觉信息的全参考SIQA模型。该模型主要原理是通过单目图像和中间视图分别提取单目视觉信息和双目视觉信息,再基于这些特征信息计算出单目质量和双目质量得分,并将其进行有效的融合,达到评价立体图像质量的目的。实验结果表明,提出的方法较其它方法的性能均有提升,同时在LIVE 3D数据库上的预测精度提高明显,针对不同的失真类型也具有良好的表现,证明了该方法与人类主观评估具有高度的一致性。然后,提出了一种基于多层次特征融合的无参考SIQA模型。该模型通过深度学习网络来预测立体图像的质量,网络框架是由三个单列子网和三层特征融合子网构成,三个单列子网用于提取不同的单目特征和双目特征,三层特征融合子网可以分别提取低、中、高级视觉特征信息,同时该模型通过全连接层将这些特征信息映射为图像质量分数。实验结果表明,该模型在评估立体图像质量时具有较高的精度,同时较其它无参考评价方法的性能也有提升。
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