【摘 要】
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针对支持向量回归（SVR）中惩罚因子和径向基函数选取具有较大不确定性和随机性的问题，结合单双目信息与基于遗传算法（GA）的SVR优化模型，提出无参考立体图像质量评价方法。提取左右失
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(U1301257);国家科技支撑计划项目(2012BAH67F01)
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针对支持向量回归（SVR）中惩罚因子和径向基函数选取具有较大不确定性和随机性的问题，结合单双目信息与基于遗传算法（GA）的SVR优化模型，提出无参考立体图像质量评价方法。提取左右失真图像的单双目特征，将梯度幅值和拉普拉斯特征作为单目视觉特征。为更好地结合人类双目视觉特性，使左右图像融合成一幅独眼图，对独眼图提取空域自然场景统计特征。利用GA选择、交叉和变异等操作优化SVR参数组合，选出最优的参数组合，引入到SVR中预估左右图像质量。考虑到人眼对于左右失真图像的响应不同，通过增益控制模型融合左右图像质量，从
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