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2.
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
3.
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5.
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
6.
先进的立体视频技术能给观众带来深度感和沉浸感,但也容易使人产生视觉疲劳,造成观看体验质量的下降,因此,如何对立体视频/图像的视觉舒适度进行有效评价是目前的研究难点。该文提出一种基于视觉重要区域的立体图像视觉舒适度客观评价模型,该模型主要包括3个部分:(1)利用图像显著图和视差图像得到立体图像视觉重要区域;(2)提取视觉重要区域的视差幅度特征、视差梯度边缘特征以及空间频率特征,作为反映立体图像视觉舒适度的感知特征信息;(3)通过支持向量回归建立特征信息与立体图像舒适度平均主观评分值的关系,预测得到立体图像视觉舒适度的客观评价值。实验结果表明,与现有的方法相比较,在相同的立体图像测试库上,采用该文提出的客观评价模型可以获得更好的评价性能。 相似文献
7.
基于支持向量回归的立体图像客观质量评价模型 总被引:1,自引:0,他引:1
立体图像质量评价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评价是目前的研究难点。该文根据图像奇异值有较强稳定性的特点,结合立体图像的主观视觉特性,提出了一种基于支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的立体图像客观质量评价模型。该模型通过分析立体图像的视觉特性,提取左右图像的奇异值作为立体图像的特征信息,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SVR预测得到立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,采用该文提出的客观评价模型对立体数据测试库进行评价,Pearson线性相关系数值在0.93以上,Spearman等级相关系数值在0.94以上,均方根误差值接近6,异常值比率值为0.00%,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
8.
针对当前高动态范围(HDR)图像质量评价方法未考虑图像色度和结构信息的问题,提出了一种新的HDR图像客观质量评价方法。首先,利用HDR-VDP-2.2中的基于视觉感知的模型得到关于亮度与对比度的视觉保真度特征;然后,将HDR图像转换到YIQ彩色空间,对彩色空间中的Y、I、Q通道分别进行处理,求得色度相似度和结构相关度特征;最后,利用支持向量回归(SVR)的方法对特征进行融合,预测得到高动态范围图像质量的客观评价值。实验结果表明,与HDR-VDP-2.2相比,该方法的Pearson相关系数和Spearman等级相关系数分别提升了23.09%和25.34%;均方根误差(RMSE)降低了38.01%。所提出的方法与主观视觉感知具有更高的一致性。 相似文献
9.
沉浸式的虚拟现实体验中视觉诱发晕动症(Visually Induced Motion Sickness, VIMS)是影响虚拟现实系统发展与应用的一个重要问题。现有的基于视觉内容的评价方案大多考虑的要素不够全面,对运动信息的提取较为简单,且少有考虑时域上的突变对晕动症的影响。针对上述问题,提出了虚拟现实中视觉诱发晕动症时空多特征评价模型;基于立体全景视频中空域、时域信息来设计视觉诱发晕动症评价模型,采用更符合人眼感知的加权运动特征,并考虑了立体全景视频时域的突变信息设计了特征提取方式。所提出模型分为预处理模块、特征提取模块及时域聚合与回归模块。预处理模块用于视口提取和光流图、视差图、显著图的估计。特征提取模块包含前背景加权运动特征提取、基于变换域的视差特征提取、空间特征提取及时域突变特征提取。时域聚合后通过支持向量回归得到VIMS评价分数。实验结果表明,该模型在立体全景视频数据库SPVCD上的预测结果与平均主观意见分的皮尔逊线性相关系数为0.821、斯皮尔曼相关系数为0.790、均方根误差为0.489。该模型取得了优良的预测性能,验证了所提出特征提取模块的有效性。 相似文献
10.
基于结构相似度的自适应图像质量评价 总被引:10,自引:7,他引:3
考虑到在结构相似度(SSIM,structural similarity)模型中,亮度、对比度和结构度3个评价因子对不同失真类型图像质量评价(QA)的贡献程度不同,本文提出了根据图像失真类型分析的自适应SSIM(ASSIM)的IQA方法。首先,分析失真图像和参考图像的小波子带能量、傅里叶功率谱和幅度谱的数据特点,据此判定图像失真类型,包括高斯白噪声(WN)、JPEG压缩(JPEM)、高斯模糊(Gblur)及类JP2K4类失真;接着,通过优化算法确定SSIM在评价不同失真类型图像时最佳的评价因子权重;最后,将图像的失真类型判别和评价因子的调整相结合,实现对图像的自适应评价。实验结果表明,由于失真类型的判断和评价因子权值的优化,ASSIM对各类失真图像的评价效果都要优于SSIM,特别是对Gblur失真的图像进行评价时,Pearson系数(CC)值提高了0.05,Spearman等级相关系数(SROCC)值的提高超过0.039。 相似文献