可控金字塔分解的立体图像质量评价方法

基于最小能量误差得到左右视图的视差图,分别对左、右视图和视差图进行4尺度、12个方向的可控金字塔分解,每一幅图像可得到1条高频子带和48条方向子带。对左、右视图分解后相对应的48对方向子带进行二元广义高斯分布拟合,提取其形状参数和尺度参数,并提取所有方向子带的跨尺度相关性、空间相关性等特征信息,将这些特征输入支持向量回归(SVR)训练预测得到立体图像质量评分。结果表明该质量评价模型在LIVE 3D数据库上的性能指标斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)、线性皮尔逊相关系数(CC)均在0.93以上,与人类的主观评价具有较好的一致性。

基于HVS的自然场景图像特征提取方法

提出了基于人类视觉系统的自然场景图像颜色和纹理特征提取方法。介绍了两类低层图像特征颜色和纹理特征提取方法,分别提出了以自适应主导色原理来表示颜色特征、采用纹理灰度图的空频域特性表示空间纹理特征;以ACA方法获得自适应主导色、以可控金字塔滤波分解的方法获取纹理特征。同时还介绍了优化颜色构成距离度量和纹理距离度量,最后给出了实验结果和分析。