【摘 要】
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针对立体图像的多维影响因素和预测结果准确性不足的问题，提出一种基于卷积神经网络-支持向量回归（CNNSVR）的立体图像视觉感知客观评价模型。该模型将基于颜色的平面显著图和基于差异的视差图相结合，对其进行阈值分割，得到视觉感知潜在显著不适区域；然后进行特征提取，分别提取对比度、颜色、结构复杂度等全局特征和视差、纹理、空间频率等局部特征；最后采用将CNN和SVR相结合的方式构建多特征视觉感知客观评价模
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U19A2063）； 吉林省科技发展计划项目（20230201080GX）；
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针对立体图像的多维影响因素和预测结果准确性不足的问题，提出一种基于卷积神经网络-支持向量回归（CNNSVR）的立体图像视觉感知客观评价模型。该模型将基于颜色的平面显著图和基于差异的视差图相结合，对其进行阈值分割，得到视觉感知潜在显著不适区域；然后进行特征提取，分别提取对比度、颜色、结构复杂度等全局特征和视差、纹理、空间频率等局部特征；最后采用将CNN和SVR相结合的方式构建多特征视觉感知客观评价模型，得到最终的客观预测值。实验结果表明，所提方法的Pearson相关系数高于0.87,Spearman相关系数高于0.83。与现有其他方法相比，在公开数据集上所提客观评价模型更优，预测结果与人们主观评价结果具有更高的一致性。
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