基于GA-SVR模型的无参考立体图像质量评价

作     者：马允 王晓东 富显祖 娄达平 章联军 MA Yun;WANG Xiaodong;FU Xianzu;LOU Daping;ZHANG Lianjun

作者机构：宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2017年第34卷第5期

页      面：234-239,247页

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(U1301257) 国家科技支撑计划项目(2012BAH67F01) 

主　　题：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 

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。