立体视觉信息客观质量评价算法研究

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立体技术因其广泛的应用前景,现已成为视觉与信息处理领域的国际研究热点。而立体图像及视频处理业务在设计、制造、传输和消费市场的前沿应用中,不可避免的要涉及到图像质量问题。如何评价立体图像质量已成为立体成像研究领域中一个富有挑战的创新性课题。本文主要围绕人类视觉系统的形成机理、处理机制、立体视觉特性对图像质量的影响等关键问题展开,提出了三种适合于立体图像的客观质量评价方法(目前国内外未见相关报道)。首先,基于生理学、医学等对人类视觉特性、机理的实验研究成果和现有的视觉理论,剖析了人眼视觉系统(HVS:Human Visual System)特性及其图像信息的处理机理。通过大量实验,分析了图像色度、亮度和对比度等参数变化对立体显示效果的影响。然后,深入探讨了三维图像有别于二维图像的视觉特性,通过实验验证了在图像质量评价中引入人类视觉特性的必要性,提出了采用对比度敏感度、掩盖特性、多通道分解特性的立体图像质量评价模型,并给出了与原始立体图像相对比的失真度偏离度指标。实验结果表明:用该模型对压缩失真立体图像质量进行评价,与主观评测结果有较好的一致性。再者,由于基于人类视觉特性的模型复杂度较高,准确模拟较困难。本文还提出了一种峰值信噪比联合结构相似性的质量评价模型。该模型深入研究了双目视差异在立体成像中的作用,提取了两类与立体图像质量密切相关的特征信息——绝对差值和视差,用该模型对各类图像失真进行评价,能获得较好的结果。实验还表明使用的峰值信噪比和结构相似性度量法则实现建模,方法简单、易行。最后,本文将心理立体视觉的物理线索考虑进来,提出了联合心理、生理立体视觉的立体图像质量评价方案,并且给出了两种不同复杂度的实现方法。这些方法快捷有效,能很好地用在立体图像的质量评价中,且评价结果与主观评价结果相关性很强。
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