【摘 要】
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提出一种多特征融合的方法,该方法融合了合成视点立体图像中失真区域、失真边缘和奇异值的特征。首先,利用视差和阈值得到符合人眼感知的失真区域,计算该区域的平均结构相似
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,西华师范大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61771269,No.61620106012,No.61671258);浙江省自然科学基金资助项目(No.LY17F010005);宁波市自然科学基金资助项目(No.2018A610052)~~
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提出一种多特征融合的方法,该方法融合了合成视点立体图像中失真区域、失真边缘和奇异值的特征。首先,利用视差和阈值得到符合人眼感知的失真区域,计算该区域的平均结构相似度;然后,提取合成视点边缘图像中符合人眼感知的失真边缘,计算在该区域的平均结构相似度;接着,计算原始图像与失真图像奇异值差异;最后,将上述特征值进行融合得到最终的客观质量分数。在合成视点立体图像库上进行测试,实验结果表明,Pearson线性相关系数和Spearman相关系数均高于0.86。与现有评价方法相比,能更准确地反映合成视点立体图像质量。
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