基于稀疏字典学习的立体图像质量评价

作     者：李素梅 常永莉 韩旭 胡佳洁 Li Sumei;Chang Yongli;Han Xu;Hu Jiajie

作者机构：天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 

出 版 物：《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 (Journal of Tianjin University：Science and Technology)

年 卷 期：2019年第52卷第1期

页      面：105-111页

核心收录：

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：国家自然科学基金资助项目(61002028)~~ 

主　　题：立体图像质量评价 稀疏字典 视觉显著性 SIFT 特征 中央偏移 中心凹 

摘      要：本文提出了一种基于稀疏字典学习的双通道立体图像质量评价方法.其中,一个通道结合视觉注意机制得到初始立体显著图,用中央偏移和中心凹特性对其进行优化得到最终的显著图,然后,对其进行稀疏字典训练获得显著字典;另一个通道将参考立体图像对进行SIFT特征变换,然后,对其进行稀疏字典训练获得SIFT字典.在测试阶段,利用已训练字典对参考图像和失真图像进行稀疏编码获得稀疏系数,并定义稀疏系数相似度指标以衡量参考图像和失真图像之间的信息差异;最后将两个通道的质量分数进行加权得到立体图像质量的客观分数.实验在两个公开LIVE库上进行测试,实验结果表明,本文算法的评价结果与主观评分具有更好的一致性,更加符合人类视觉系统的感知.