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题名基于GA-SVR模型的无参考立体图像质量评价
被引量：8
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作者
马允
王晓东
富显祖
娄达平
章联军
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期234-239,247,共7页
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基金
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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文摘
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,从而得到最终的质量评价值。应用该评价方法对宁波大学建立的立体数据测试库进行评价,结果表明其Pearson线性相关系数在0.95以上,Spearman等级相关系数值在0.94以上,与人类主观感知具有高度一致性。
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关键词
遗传算法
支持向量回归
立体图像质量评价
单双目视觉特性
增益控制模型
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Keywords
Genetic algorithm （GA）
Support Vector Regression （SVR）
stereoscopic image quality assessment
monocular and binocular visual features
gain control model
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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