【摘 要】
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提出了一种基于深层特征学习的无参考(NR)立体图像质量评价方法。与传统人工提取图像特征不同,采用卷积神经网络(CNN)自动提取图像特征,评价过程分为训练和测试两阶段。在训
【基金项目】
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国家自然科学基金(61622109)资助项目
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提出了一种基于深层特征学习的无参考(NR)立体图像质量评价方法。与传统人工提取图像特征不同,采用卷积神经网络(CNN)自动提取图像特征,评价过程分为训练和测试两阶段。在训练阶段,将图像分块训练CNN网络,利用CNN提取图像块特征,并结合不同的整合方式得到图像的全局特征,通过支持向量回归(SVR)建立主观质量与全局特征的回归模型;在测试阶段,由已训练的CNN网络和回归模型,得到左右图像和独眼图的质量。最后,根据人眼双目视觉特性融合左图像、右图像和独眼图的质量,得到立体图像质量。本文方法在LIVE-I和LIVE-II数据库上的Spearman等级系数(SROCC)分别达到了0.94和0.89,评价结果准确,与人眼的主观感受一致。
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