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| 基于GA-SVR模型的无参考立体图像质量评价 | |
| 作者单位： | ;1.宁波大学信息科学与工程学院 |
| 摘 要： | 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。 |
| 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 |
Non-reference Stereoscopic Image Quality Assessment Based on GA-SVR Model |
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| Keywords: | |