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公开
法律状态公告日：2017-11-07
法律状态：公开
描述信息：公开
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申 请 号：CN201710312232
专利名称：基于多尺度双目融合和局部特征提取的立体图像质量客观评价方法
专利权人：浙江大学
交易方式：协议
参考价格： 面议
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| 名称： | 基于多尺度双目融合和局部特征提取的立体图像质量客观评价方法 |
|---|---|
| 申请号： | CN201710312232 |
| 申请日期： | 2017-05-05 |
| 申请人： | 浙江大学 |
| 发明人： | 丁勇; 赵杨; 孙阳阳; 孙光明 |
| 地址： | 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号 |
| 主分类号： | G06T7/00 |
| 分类号： | G06T7/00; G06T7/593; G06T5/50 |
| 主权项： | 一种基于多尺度双目融合和局部特征提取的立体图像质量客观评价方法；其特征在于包括如下步骤：步骤(1).读取训练用立体图像，每一幅立体图像由一个左视图和一个右视图组成，对每一幅立体图像，同时读取它的参考图像和它的主观质量评价结果；步骤(2).对步骤(1)中读取的每一幅立体图像及其参考图像，都进行步骤(3)到步骤(7)的操作；步骤(3).对该立体图像或参考图像的左视图中的每一个点，找到其右视图上的对应点；步骤(4).求出该立体图像或参考图像的视差信息，以左视图为基准，视差信息以一个与左视图的灰度图尺寸一致，为M×N的矩阵D来表示，D中的每个元素D(x,y)，表示左视图上坐标(x,y)的点IL(x,y)在右视图上的对应点IR(x,y-d)的相对偏移量d；步骤(5).对立体图像或参考图像的左右视图，分别进行多尺度的Gabor滤波；Gabor滤波器是正弦波和高斯核函数的乘积，二维直角坐标系上的Gabor滤波器定义为G(x,y;σx,σy,ζx,ζy,θ)=12πσxσyexp{-12[(R1σx)2+(R2σy)2]+i(xζx+yζy)]}---(2)]]>其中，R1＝xcosθ+ysinθ，R2＝-xsinθ+ycosθ；σx和σy是分别是标准高斯核在x和y方向上的宽度；ζx和ζy决定了正弦波的频率(滤波器的尺度)，θ定义了滤波器的方向；由于Gabor响应是复数，对每个像素点上的Gabor响应取模从而使其实数化，对每一个尺度，取多个方向的响应的均值，这样，左右视图在各尺度上的滤波结果分别表示为LGi和RGi，它们都是尺寸仍为M×N的矩阵；步骤(6).将左右视图进行融合，在每一个尺度上都得到一个合成图像FI，用于之后的质量评价，使用一个线性模型进行融合，FIi(x,y)=WLi(x,y)IL(x,y)+WRi(x,y-D(x,y))IR(x,y-D(x,y))WLi=LGi(x,y)LGi(x,y)+RGi(x,y-D(x,y))WRi=RGi(x,y-D(x,y))LGi(x,y)+RGi(x,y-D(x,y))---(3)]]>其中D和LGi/RGi分别从步骤(4)和(5)中得到；步骤(7).对步骤(6)中得到的合成图像使用局部二值模式LBP进行纹理特征提取，选取一个包含k个像素的邻域，则LBP将每一个像素点转化成一个k-1位的二进制码，编码依据为LBP=Σp=0k-2s(gp-gc)2ps(x)=1,x≥00,x<0---(4)]]>其中，gc为被编码的点的像素值，gp为它的邻域中除了该被编码点外的其余k-1个点的像素值；步骤(8).经过以上步骤，每一幅立体图像及其参考图像最终都形成了若干个二进制码矩阵，具体的矩阵数量由选取的尺度数量决定，每一个这样的矩阵都用一个有2k-1个元素的直方图来表示它的分布，这两个矩阵的相似性通过它们各自的分布的直方图相交来衡量。设码的分布为Ti和Ri，直方图相交定义为：similarityi=Σj=12k-1min(Tij,Rij)Σj=12k-1Rij---(5)]]>其中，和分别指尺度i上测试立体图像和参考图像经过上述处理，LBP码为j的个数。两个分布越相似，该值越接近1；否则更接近0；步骤(9).每一幅被测试的立体图像会得到与步骤(5)中选取的Gabor滤波器尺度相同数量的similarity值，设选取了m尺度的Gabor滤波器，则该图像的客观质量得分QO由这m个输入通过一个回归函数得到，即QO＝fregression(similarity1,similarity2,...,similaritym)???(6)采用支持向量机通过训练得到回归函数fregression，训练过程采用的样本即步骤(1)中读取的数据，训练样本的输入是读取的立体图像经过步骤(2)到(8)之后得到的m个similarity值，输出是步骤(1)中读取的主观质量评价结果，得到训练结果，即回归函数fregression；步骤(10).对于一张待评价的立体图像，输入该立体图像及其参考图像，经过步骤(2)到(8)之后得到m个similarity值，利用步骤(9)训练得到的回归函数fregression即可得到该图像的客观质量得分。 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度双目融合和局部特征提取的立体图像质量客观评价方法。本发明包括如下步骤：1.利用视差估计和双目融合方法，分别将待测试的立体图像对和对应的参考图像对合成一张图像。2.对二者的合成图像分别使用局部二值模式进行特征提取。3.以二者的特征的相似性作为输入，质量分数作为输出，利用支持向量机进行训练，根据图像已知的主观质量评价得分，得到能够客观评价立体图像质量的数学模型。本发明高效、准确地提取了立体图像中与图像质量有关的特征，实现了客观评价立体图像质量的功能，且基于本发明所提出方法的立体图像质量评价结果与人眼的主观判断具有很好的一致性。 |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2017-11-07 | 公开 | js/timeglider/js/timeglider/icons/verticalLineGray.png | 50 | |||||
| 2017-12-01 | 实质审查的生效 | js/timeglider/js/timeglider/icons/verticalLineGray.png | 50 |
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#2 [internal function]: Home\Controller\PraiseController->get_bar_id_by_from_id()
#3 /home/ftp/1520/ipa361_com-20150420-MrH/ipa361.com/mapi/ThinkPHP/Library/Think/App.class.php(173): ReflectionMethod->invoke(Object(Home\Controller\PraiseController))
#4 /home/ftp/1520/ipa361_com-20150420-MrH/ipa361.com/mapi/ThinkPHP/Library/Think/App.class.php(110): Think\App::invokeAction(Object(Home\Controller\PraiseController), 'get_bar_id_by_f...')
#5 /home/ftp/1520/ipa361_com-20150420-MrH/ipa361.com/mapi/ThinkPHP/Library/Think/App.class.php(204): Think\App::exec()
#6 /home/ftp/1520/ipa361_com-20150420-MrH/ipa361.com/mapi/ThinkPHP/Library/Think/Think.class.php(120): Think\App::run()
#7 /home/ftp/1520/ipa361_com-20150420-MrH/ipa361.com/mapi/ThinkPHP/ThinkPHP.php(97): Think\Think::start()
#8 /home/ftp/1520/ipa361_com-20150420-MrH/ipa361.com/mapi/index.php(27): require('/home/ftp/1520/...')
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