一種無參考立體圖像質(zhì)量評價方法 技術(shù)領(lǐng)域 [0001] 本發(fā)明涉及一種圖像質(zhì)量評價方法，尤其是涉及一種無參考立體圖像質(zhì)量評價方法。 背景技術(shù) [0002] 隨著圖像編碼和顯示等技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像質(zhì)量評價研究已經(jīng)成為其中非常重要的環(huán)節(jié)。圖像質(zhì)量客觀評價方法研究的目標(biāo)是與主觀評價結(jié)果盡可能保持一致，從而擺脫耗時而枯燥的圖像質(zhì)量主觀評價方法，其能夠利用計算機自動地評價圖像質(zhì)量。根據(jù)對原始圖像的參考和依賴程度，圖像質(zhì)量客觀評價方法可以分為三大類：全參考(Full?Reference，F(xiàn)R)圖像質(zhì)量評價方法、部分參考(Reduced?Reference，RR)圖像質(zhì)量評價方法和無參考(No?Reference，NR)圖像質(zhì)量評價方法。 [0003] 無參考圖像質(zhì)量評價方法由于無需任何參考圖像信息，具有較高的靈活性，因此受到了越來越廣泛的關(guān)注。目前，現(xiàn)有的無參考圖像質(zhì)量評價方法是通過機器學(xué)習(xí)來預(yù)測評價模型，但其計算復(fù)雜度較高，并且訓(xùn)練模型需要預(yù)知各評價圖像的主觀評價值，并不適用于實際的應(yīng)用場合，存在一定的局限性。稀疏表示是評價圖像質(zhì)量的有效途徑，關(guān)鍵在于如何有效地構(gòu)造字典來表征圖像的本質(zhì)特征，而對于立體圖像，左視點圖像和右視點圖像的對稱和非對稱會導(dǎo)致不同的雙目視覺特性，因此，如何使得構(gòu)造的字典具有可辨別性、如何在圖像特征和圖像質(zhì)量的字典之間建立聯(lián)系，都是在對立體圖像進(jìn)行無參考質(zhì)量評價研究中需要重點解決的技術(shù)問題。 發(fā)明內(nèi)容 [0004] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種無參考立體圖像質(zhì)量評價方法，其能夠有效地提高客觀評價結(jié)果與主觀感知之間的相關(guān)性，且無需預(yù)知各評價圖像的主觀評價值。 [0005] 本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為：一種無參考立體圖像質(zhì)量評價方法，其特征在于包括訓(xùn)練階段和測試階段兩個過程； [0006] 所述的訓(xùn)練階段過程的具體步驟如下： [0007] ①_1、選取N幅原始的無失真立體圖像，將第u幅原始的無失真立體圖像記為 將的左視點圖像和右視點圖像對應(yīng)記為 和 然后根據(jù)N幅原始的無失真立體圖像獲取訓(xùn)練圖像集，記為 再將 重新記為 其中，N>1，u的初始值為1， 表示由 對應(yīng)的在第p個左視點失真強度下的失真左視點圖像與 對應(yīng)的在針對第p個左視點失真強度選取的第q個右視點失真強度下的失真右視點圖像構(gòu)成的失真立體圖像，Mu,p,q表示 的分類標(biāo)簽，Mu,p,q∈{-1,1}，P表示選取的各不相同的左視點失真強度的總個數(shù)，P> 1，Q表示針對每個左視點失真強度選取的各不相同的右視點失真強度的總個數(shù)，針對每個左視點失真強度選取的第1個右視點失真強度與該左視點失真強度相同，Q>1，p的初始值為 1，q的初始值為1， 表示 中的第g幅失真立體圖 像，Mg表示 的分類標(biāo)簽，Mg∈{-1,1}，g的初始值為1； [0008] ①_2、采用3種不同的自然場景統(tǒng)計方法獲取 中的每幅失真立體圖像的失真左視點圖像和失真右視點圖像各自的圖像特征矢量，將的失真左視點圖像和失真右視點圖像各自的圖像特征矢量對應(yīng)記為 和 然后將中的所有失真立體圖像各自的失真左視點圖像的圖像特 征矢量按序構(gòu)成的集合記為 并將 中的所有失真立體圖像各自的失真右視點圖像的圖像特征矢量按序構(gòu)成的集合記為其中， 和 的維數(shù)均為84×1； [0009] 采用6種不同的全參考圖像質(zhì)量評價方法獲取 中的每幅失真立體圖像的失真左視點圖像和失真右視點圖像各自的圖像質(zhì)量矢量，將的失真左視點圖像和失真右視點圖像各自的圖像質(zhì)量矢量對應(yīng)記為 和 然后將中的所有失真立體圖像各自的失真左視點圖像的圖像質(zhì) 量矢量按序構(gòu)成的集合記為 并將 中的所有失真立體圖像各自的失真右視點圖像的圖像質(zhì)量矢量按序構(gòu)成的集合記為其中， 和 的維數(shù)均為6×1； [0010] 將 中的所有分類標(biāo)簽按序構(gòu)成的集合記 為{Mg|1≤g≤N×P×Q}； [0011] ①_3、采用K-SVD方法求解 ， 獲得 的左視點圖像特征字典表、左視點圖像質(zhì)量 字典表、右視點圖像特征字典表、右視點圖像質(zhì)量字典表及變換矩陣，對應(yīng)記為及W；其中， 和 的維數(shù)均為84×K， 和 的維數(shù)均為6×K，W的維數(shù)為1×K，K表示設(shè)定的字典的個數(shù)，K≥1，min{}為取最小值函數(shù)，符號“||||F”為求取矩陣的弗羅貝尼烏斯范數(shù)-范數(shù)符號，符號“||||1”為求取矩陣的1-范數(shù)符號，XL,dis的維數(shù)為84×(N×P×Q)， 對應(yīng)為 中的第1個圖像特征矢量、第2 個圖像特征矢量、…、第g個圖像特征矢量、…、第N×P×Q個圖像特征矢量，YL,dis的維數(shù)為6×(N×P×Q)， 對 應(yīng)為 中的第1個圖像質(zhì)量矢量、第2個圖像質(zhì)量矢量、…、第g個圖像 質(zhì)量矢量、…、第N×P×Q個圖像質(zhì)量矢量，XR,dis的維數(shù)為84×(N×P×Q)， 對 應(yīng)為 中的第1個圖像特征矢量、第2個圖像特征矢量、…、第g個圖像

1.一種無參考立體圖像質(zhì)量評價方法，其特征在于包括訓(xùn)練階段和測試階段兩個過程； 所述的訓(xùn)練階段過程的具體步驟如下： ①_1、選取N幅原始的無失真立體圖像，將第u幅原始的無失真立體圖像記為 將 的左視點圖像和右視點圖像對應(yīng)記為 和 然后根據(jù)N幅原始的無失真立體圖像獲取訓(xùn)練圖像集，記為 再將 重新記為 其中，N>1，u的初始值為1， 表示由 對應(yīng)的在第p個左視點失真強度下的失真左視點圖像與 對應(yīng)的在針對第p個左視點失真強度選取的第q個右視點失真強度下的失真右視點圖像構(gòu)成的失真立體圖像，Mu,p,q表示 的分類標(biāo)簽，Mu,p,q∈{-1,1}，P表示選取的各不相同的左視點失真強度的總個數(shù)，P> 1，Q表示針對每個左視點失真強度選取的各不相同的右視點失真強度的總個數(shù)，針對每個左視點失真強度選取的第1個右視點失真強度與該左視點失真強度相同，Q>1，p的初始值為 1，q的初始值為1， 表示 中的第g幅失真立體圖 像，Mg表示 的分類標(biāo)簽，Mg∈{-1,1}，g的初始值為1； ①_2、采用3種不同的自然場景統(tǒng)計方法獲取 中的每幅失真立體圖像的失真左視點圖像和失真右視點圖像各自的圖像特征矢量，將的失真左視點圖像和失真右視點圖像各自的圖像特征矢量對應(yīng)記為 和 然后將中的所有失真立體圖像各自的失真左視點圖像的圖像特 征矢量按序構(gòu)成的集合記為 并將 中的所有失真立體圖像各自的失真右視點圖像的圖像特征矢量按序構(gòu)成的集合記為其中， 和 的維數(shù)均為84×1； 采用6種不同的全參考圖像質(zhì)量評價方法獲取 中的每幅失真立體圖像的失真左視點圖像和失真右視點圖像各自的圖像質(zhì)量矢量，將的失真左視點圖像和失真右視點圖像各自的圖像質(zhì)量矢量對應(yīng)記為 和 然后將中的所有失真立體圖像各自的失真左視點圖像的圖像質(zhì) 量矢量按序構(gòu)成的集合記為 并將 中的所有失真立體圖像各自的失真右視點圖像的圖像質(zhì)量矢量按序構(gòu)成的集合記為其中， 和 的維數(shù)均為6×1； 將 中的所有分類標(biāo)簽按序構(gòu)成的集合記為{Mg |1≤g≤N×P×Q}； 所述的步驟①_2中的3種不同的自然場景統(tǒng)計方法分別為BLIINDS-II方法、BRISQUE-L方法和SRNSS方法；