基于双树复小波的无参考立体图像质量评价

摘要：

随着3D技术的不断发展,立体图像的使用领域越来越广泛,同时人们对图像的清晰度要求越来越高,因此,立体图像的质量评价成为关注点,基于此,提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法.使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理,生成纹理结构图像,且根据最小能量误差的原理,获取左右视图的视差图;对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征;使用AdaBoosting BP神经网络,进行训练和预测立体图像的质量得分.在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得了比较好的实验结果.

关键词：双树复小波变换、非对称广义高斯分布、梯度幅值、相对梯度方向、奇异值、AdaBoosting BP神经网络

所属期刊栏目：55

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金BK20171142;江苏省产学研前瞻性联合研究项目BY2016022-17/001

在线出版日期：2019-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：154-161