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一种基于图像融合的无参考立体图像质量评价方法
被引量:
2
1
作者
李苗苗
桑庆兵
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期25-32,共8页
提出了一种基于图像融合的立体图像质量评价方法。通过对立体图像的左右视图进行图像融合生成一幅彩色图像,融合算法采用主成分分析(PCA),使用归一化互相关(NCC)视差图算法,生成了对应的视差图;对融合图像和视差图分别进行归一化亮度系...
提出了一种基于图像融合的立体图像质量评价方法。通过对立体图像的左右视图进行图像融合生成一幅彩色图像,融合算法采用主成分分析(PCA),使用归一化互相关(NCC)视差图算法,生成了对应的视差图;对融合图像和视差图分别进行归一化亮度系数和谱能量参数的提取,作为支持向量回归(SVR)的输入数据,在经过充分的训练后对立体图像的质量评分进行预测。在LIVE 3D立体图像数据库上的实验结果表明,提出的算法优于最新的无参考立体图像质量评价方法,与人类的主观评价具有较好的一致性。
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关键词
立体图像质量评价
无参考
主成份分析
视差图
归一化亮度系数
支持向量回归
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职称材料
题名
一种基于图像融合的无参考立体图像质量评价方法
被引量:
2
1
作者
李苗苗
桑庆兵
机构
江南大学物联网工程与技术学院
出处
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期25-32,共8页
基金
国家自然科学基金(61170120)
文摘
提出了一种基于图像融合的立体图像质量评价方法。通过对立体图像的左右视图进行图像融合生成一幅彩色图像,融合算法采用主成分分析(PCA),使用归一化互相关(NCC)视差图算法,生成了对应的视差图;对融合图像和视差图分别进行归一化亮度系数和谱能量参数的提取,作为支持向量回归(SVR)的输入数据,在经过充分的训练后对立体图像的质量评分进行预测。在LIVE 3D立体图像数据库上的实验结果表明,提出的算法优于最新的无参考立体图像质量评价方法,与人类的主观评价具有较好的一致性。
关键词
立体图像质量评价
无参考
主成份分析
视差图
归一化亮度系数
支持向量回归
Keywords
stereoscopic image quality assessment
no reference
principal component analysis(PCA)
parallax image(NCC)
normalized luminance eoefficient(MSCN)
support vector regression(SVR)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于图像融合的无参考立体图像质量评价方法
李苗苗
桑庆兵
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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