结合双目视觉特性的立体图像质量客观评价方法研究

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立体视频已广泛被人们所熟知,它能给人们带来更逼真的视觉效果。由于我们所生存的空间是三维的,所以立体图像视频能给人们带来身临其境的感觉。但三维视频编码系统中的采集、编码、传输等诸多环节会给接收端观看的视频带来质量下降问题,因此立体图像视频质量评价是当今研究的热点。本论文将从双目视觉特性出发,研究三维视频编码系统中的立体图像质量评价问题,主要内容如下:首先,通过模拟左右相机距离的改变,本文提出了三维的视差空间图,然后在此基础上建立三维结构相似度评价模型,在模型中提取图像失真严重的区域质量并以此代表该图像整体质量。然后引入双目恰可察觉失真特性并考虑局部视差的影响进一步改进了三维结构相似度评价模型,改善了客观模型的性能。其次,在考虑双目视觉特性的基础上,本文提出了两个立体图像客观评价模型。模型一:图像失真后在导致图像有用信息丢失的同时还会增加冗余信息,本文采用小波变换分解出失真图像的细节丢失信息从而获取恢复图像和干扰图像。然后针对它们不同的特性使用不同的评价方法,最后利用双目融合与抑制视觉特性结合左右视点图像质量得到最终的立体图像质量分。模型二:人眼对立体图像中不同区域的感知程度不同,本文根据左右图像内容是否匹配将立体图像分为单目区域和双目区域,利用Gabor滤波提取不同区域中的感知信息并融合得到最终立体图像质量客观值。最后设计实验在对称立体图像数据库上验证了客观模型的性能,并且在两个不同数据库之间得到交叉验证。最后,在着重研究过立体图像内容质量的评价之后,本文又从深度感知质量角度入手,提出了两种立体图像质量客观评价方法:1)计算立体图像的绝对差值图像并进行奇异值分解,通过奇异向量恢复原始图像及失真图像,最后利用相位特性的差异建立客观评价模型。2)通过Gabor滤波计算立体图像的双目能量信息,再利用左右图像能量图的相位差和梯度信息计算得到立体图像的视差偏移,形成最终的客观评价模型。其中,方法二利用能量图的相位差重新定义了视差偏移,取得了较好的整体性能。
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