- 专利标题: 基于极限学习和双目融合的盲参考立体图像质量评价方法
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申请号: CN201610352510.4申请日: 2016-05-25
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公开(公告)号: CN105915883B公开(公告)日: 2017-10-24
- 发明人: 周武杰 , 张爽爽 , 邱薇薇 , 潘婷 , 岑岗 , 王中鹏 , 周扬 , 吴茗蔚 , 陈芳妮 , 郑卫红 , 陈寿法 , 孙丽慧 , 葛丁飞
- 申请人: 浙江科技学院
- 申请人地址: 浙江省杭州市西湖区留和路318号
- 专利权人: 浙江科技学院
- 当前专利权人: 嘉兴企远网信息科技有限公司
- 当前专利权人地址: 浙江省杭州市西湖区留和路318号
- 代理机构: 宁波奥圣专利代理事务所
- 代理商 周珏
- 主分类号: H04N13/00
- IPC分类号: H04N13/00 ; G06T7/00
摘要:
本发明公开了一种基于极限学习和双目融合的盲参考立体图像质量评价方法,其获取待评价的失真立体图像的左右视点双目融合图像及左右视点双目融合图像的LoG、DoG和GM滤波图像;接着获取LoG、DoG和GM滤波图像各自的旋转不变性局部二值化模式图像及直方图统计特征向量;对于训练集,以相同方式获取每幅失真立体图像对应的三个直方图统计特征向量,采用极限学习机对所有直方图统计特征向量进行训练,利用得到的极限学习机训练模型对待评价的失真立体图像对应的三个直方图统计特征向量进行测试,预测得到客观质量评价预测值;优点是能够充分考虑到立体视觉感知特性,并采用高效的机器学习方法,从而能够有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。
公开/授权文献
- CN105915883A 基于极限学习和双目融合的盲参考立体图像质量评价方法 公开/授权日:2016-08-31