【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61771269）； 浙江省自然科学基金资助项目（LY20F010005）； 重庆市教委科学技术研究项目（KJZDK202001105）； 宁波市自然科学基金资助项目（2019A610107）； 重庆理工大学科研启动基金资
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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0.853 8和0.953 4,斯皮尔曼秩相关系数（SROCC）分别为0.796 6和0.915 9。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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