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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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题名基于空域自然场景统计的无参考立体图像质量评价模型
被引量：2
- 2
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作者
马允
王晓东
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
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第3期783-788,共6页
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基金
国家科技支撑计划项目(2012BAH67F01)
国家自然科学基金重点项目(U1301257)
+2 种基金
浙江省教育厅科研计划项目(Y201327703)
浙江省科技厅/创新团队自主设计项目(2012R10009-08)
宁波市科技创新团队研究计划项目(2011B81002)~~
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文摘
针对现有的评价方法大都将图像变换到不同的坐标域问题,提出一种基于空域自然场景统计(NSS)的通用型无参考立体图像质量评价模型。在评价中为了更好地结合人类双目视觉特性,将左右图像融合成一幅独眼图;评价模型首先统计独眼图归一化亮度(CMSCN)系数分布规律,进而对独眼图提取空域自然场景统计特征;其次,统计视差图归一化亮度(DMSCN)系数的分布规律,并对用光流法得到的视差图提取同样的特征;最后,通过支持向量回归(SVR)建立立体图像特征信息与主观评价值(DMOS)之间的关系,从而预测得到图像质量的客观评价值。实验结果表明,该评价模型对立体数据测试库进行评价,其Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级相关系数(SROCC)值均在0.94以上;对于非对称立体图像库,PLCC和SROCC值分别接近0.91和0.93。该模型能够很好地预测人眼对立体图像的主观感知。
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关键词
立体图像质量评价
自然场景统计
双目视觉特性
独眼图
视差图
支持向量回归
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Keywords
stereoscopic image quality assessment
Natural Scene Statistics（NSS）
binocular visual feature
cyclopean map
disparity map
Support Vector Regression（SVR）
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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