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题名基于多视口自适应融合的全景图像质量评价
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作者
冯晨曦
张地
林敢
叶龙
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机构
中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室
中国传媒大学数据科学与智能媒体学院
中国传媒大学海南国际学院
中国传媒大学媒介音视频教育部重点实验室
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出处
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第7期2404-2414,共11页
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基金
国家重点研发计划(2021YFF0900503)
国家自然科学基金(61971383,62001432)
北京自然科学基金(4244109)。
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文摘
现有的全景图像质量评价(OIQA)模型在提取各视口局部特征时相对独立,导致计算复杂度较高,且难以利用端到端的融合模型对各视口间的关联性进行刻画。针对该问题,提出了一种基于特征共享和多视口自适应融合的质量评价方法。利用共享的骨干网络,将现有方法中互相独立的视口分割与计算任务转换到特征域,使得仅经1次前馈计算即可提取整个图像的局部特征。在此基础上,引入基于球面均匀采样的特征域视口分割方法以保证观察空间和表示空间的像素密度一致,并用语义信息指导各视口局部质量特征的自适应融合。所提方法在压缩的虚拟现实图像质量(CVIQ)数据集和OIQA数据集上的Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman秩相关系数(SRCC)均在0.96以上,与现有主流评价方法相比达到最优。相较于传统评价方法结构相似性指数(SSIM),所提方法在2个数据集上的平均PLCC和平均SRCC分别提高了9.52%和8.7%;相较于最新评价方法多感知特征图像质量评价(MPFIQA),所提方法在2个数据集上的平均PLCC和平均SRCC分别提高了1.71%和1.44%。
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关键词
全景图像
无参考图像质量评价
球面均匀采样
自适应特征融合
等距柱状投影
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Keywords
omnidirectional image
no-reference image quality assessment
spherical uniform sampling
adaptive feature fusion
equirectangular projection
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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