基于双树复小波的无参考立体图像质量评价

来源：计算机工程与应用杂志2019年第2期北京时间：

作者：顾婷婷，刘新会，桑庆兵，李朝锋

单位：江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122

摘要：随着3D技术的不断发展，立体图像的使用领域越来越广泛，同时人们对图像的清晰度要求越来越高，因此，立体图像的质量评价成为关注点，基于此，提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理，生成纹理结构图像，且根据最小能量误差的原理，获取左右视图的视差图；对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征；使用AdaBoosting BP神经网络，进行训练和预测立体图像的质量得分。在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明，新方法预测得分与主观得分有较好的一致性，获得了比较好的实验结果。

关键词：双树复小波变换,非对称广义高斯分布,梯度幅值,相对梯度方向,奇异值,AdaBoosting BP神经网络