基于三维结构张量的立体图像质量客观评价方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

邵枫(1980-)男,浙江杭州人,博士,副教 授,主要从事三维视频信号编码与质量评价方面的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(61271021)和宁波市自然科学基金(2012A610039)资助项目 (宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波 315211)


An objective quality assessment metric for stereoscopic images based on three-dimensional structure tensor
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    根据梯度结构张量能够表示图像结构信息的特点, 提出了一种基于三维结构张 量的立体图像客观质量评价方法。首先分别求取原始和失真的立体图像水平、垂直和 视点方向的梯度信息,以及敏感区域,并构造出立体图像中每个像素的三维结构张量矩 阵;然后,提 取三维结构张量矩阵的特征值和特征向量信息;最后,根据特征值和特征向量预测得到立体 图像质量的客 观评价值。实验结果表明,采用本文提出的客观评价方法对立体图像测试库进行评价,总体 评价的Pearson 线性相关系数(PLCC)和Spearman等级相关系数(SROCC)值均在0.92左右,Kendall相关系数 (KROCC)值 接近0.80,均方根误差(RMSE)值均在6.00左右;与其他方法相 比,本方法具有较高的预测精确性。

    Abstract:

    Stereoscopic image quality assessment is an effective way to evaluate the performance of stereoscopic video system.However,how to utilize human visual characteristics in quality assessme nt is still an issue.In this paper,considering the characteristics of gradient s tructure tensor in image feature description,an objective stereoscopic image quality assessment method based on three-dimensional (3D) structure tensor is p roposed.To be more specific,we obtain the horizontal,vertical and inter-view gradient information for each pixel in the original and distorted stereoscopic images,and construct the 3D structure te nsor.Then,the corresponding eigenvalues and eigenvectors are extracted from the 3D structure tensor.Finally,according to the eigenvalues and the eigenvectors,th e values of objective assessment between the original and distorted stereoscopic images are predicted.Experimental results d emonstrate that compared with other methods,the overall Pearson linear correlation coefficient (PLCC) and the Spearman rank order correlation coefficient (SROCC) indicators reach 0.92,the Kendall rank-order correlation coefficient (KROCC) indicator reaches 0. 80,and the root mean squared error (RMSE) indicator is approxim ately 6.00,w hich indicates that the proposed method can achieve higher prediction accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

段芬芳,邵枫,蒋刚毅,郁梅,李福翠.基于三维结构张量的立体图像质量客观评价方法[J].光电子激光,2014,(1):192~198

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2013-05-21
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码