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目的 显示设备的多样化使得图像重定向的作用日益凸显。不同的重定向方法产生不同视觉感受的重定向图像,而如何评价重定向图像的质量,优化重定向算法是当前研究的热点与难点,为此,提出一种结合双向相似性变换的重定向图像质量评价方法。方法 首先对原始图像和重定向图像进行像素点双向匹配,利用网格顶点坐标对计算前向变换矩阵和后向变换矩阵。然后由相似性变换矩阵与标准变换矩阵间的距离得到重定向图像的几何失真。由网格面积缺失得到重定向图像的信息损失。最后结合网格的显著性,融合前向匹配与后向匹配的几何失真和信息损失得到重定向图像的质量。结果 该方法在RetargetMe和CUHK数据库上的KRCC(Kendall rank correlation coefficient)和SROCC(Spearman rank-order correlation coefficient)性能分别达到了0.46和0.71,较现有方法有较大提升。在前向匹配与后向匹配测试中,双向匹配的测试结果优于单向匹配。结论 本文方法将图像的重定向处理看做相似性变换过程。实验结果表明,从相似性变换矩阵中提取的相关特征能够较精确度量重定向图像的几何失真,而由此引发的网格面积缺失也能准确反映出重定向图像的信息损失。另外,采用双向匹配机制一定程度上减少了像素匹配误差对实验结果的影响,有效提升了重定向图像质量预测的准确性。该方法对重定向图像的质量评价效果好,适用于重定向图像的质量预测及算法优化。 相似文献
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针对稀疏表示的图像质量评价模型都基于灰度图像,缺少颜色信息,该文提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的全参考彩色图像质量评价方法。首先,从自然彩色图像中随机采样,得到训练样本,利用非负矩阵分解,训练得到特征基矩阵,并经过Schmidt正交化,构建特征提取矩阵;其次,根据视觉显著性模型,利用最大视觉显著性和显著性差值两步骤选取视觉重要区域;最后,利用特征提取矩阵,得到低维的特征向量,并最终得到彩色图像质量评价值。实验结果表明,该文方法在LIVE, CSIQ和TID2008 3个图像质量评价库上有很好的表现。3个图像库的平均结果显示,该文方法的综合表现优于所有对比方法。这表明该文方法与主观感知有更好的关联度。 相似文献
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Color and geometry inconsistency between different views is an urgent problem in multi-view imaging applications. In this paper, we present a color correction and geometric calibration method for multi-view images on the basis of feature correspondences between views. First, keypoints in views are detected by using scale invariant feature transform, and accurately matched by bi-directional feature matching between difference views. Then multiplicative and additive errors between matching keypoints are calculated to achieve color correction. In addition, an affine transformation between minimum cost matching keypoints is established to achieve geometric calibration. The experimental results verify the effectiveness of the proposed method in color correction and geometric calibration, and a higher coding efficiency is obtained. 相似文献
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立体图像质量是评价立体视频系统性能的有效途径,而如何利用人类视觉特性对立体图像质量进行有效的评价是目前的研究难点。本文通过分析最小可察觉失真(JND,just noticeable distortion)视觉感知模型,并结合反映图像结构信息的奇异值矢量,提出了一种基于JND的立体图像质量客观评价方法。评价方法由图像质量评价和深度感知评价两部分组成,首先提取反映图像质量和深度感知的特征信息作为立体图像特征信息,然后根据立体图像的不同失真类型情况对其特征进行融合,通过支持向量回归(SVR,support vector Regression)预测得出立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,采用本文提出的客观评价方法对立体数据测试库进行评价,在不同失真类型或混合失真评价结果中,Pearson线性相关系数(CC)值均在0.94以上,Spearman等级相关系数(SROCC)值均在0.92以上,符合人眼视觉特性,能够很好地预测人眼对立体图像的主观感知。 相似文献