一种基于多尺度字典的立体图像视觉舒适度评价方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度字典的立体图像视觉舒适度评价方法，其在训练阶段，通过选取不同舒适度等级各多幅立体图像构成初始训练图像集，并通过计算初始训练图像集中的每幅立体图像的视差统计特征矢量和神经响应特征矢量，来获得多尺度字典和对应的多尺度质量表，这样就建立了特征矢量与质量之间的关系模型，从而只需要通过简单的映射就能直接预测图像质量；在测试阶段，计算测试立体图像的特征矢量，并根据多尺度字典和多尺度质量表，预测得到对应于不同舒适度等级的舒适度评价预测值，并结合对应于不同舒适度等级的舒适度评价预测值得到最终的视觉舒适度客观评价预测值，与主观评价值保持了较好的一致性，即与主观感知之间的相关性高。

主权项

一种基于多尺度字典的立体图像视觉舒适度评价方法，其特征在于包括训练阶段和测试阶段两个过程；在训练阶段中，选取五个不同舒适度等级的多幅立体图像，构成初始训练图像集；然后通过获取初始训练图像集中的每幅立体图像的视差统计特征矢量和神经响应特征矢量，得到初始训练图像集中的每幅立体图像的用于反映视觉舒适度的特征矢量；接着根据初始训练图像集中的所有立体图像的用于反映视觉舒适度的特征矢量构造多尺度字典，并确定多尺度字典对应的多尺度质量表；在测试阶段中，对于任意一幅测试立体图像，以相同的方式获得测试立体图像的用于反映视觉舒适度的特征矢量；然后根据在训练阶段构造的多尺度字典，计算测试立体图像的用于反映视觉舒适度的特征矢量的稀疏系数矩阵，进而确定测试立体图像的用于反映视觉舒适度的特征矢量对应于多尺度字典的不同舒适度等级的稀疏系数矩阵；接着根据在训练阶段确定的多尺度质量表和对应于多尺度字典的不同舒适度等级的稀疏系数矩阵，计算测试立体图像对应于不同舒适度等级的舒适度评价预测值；最后结合测试立体图像对应于不同舒适度等级的舒适度评价预测值，获得测试立体图像的视觉舒适度客观评价预测值。