Reduced-reference Quality Assessment Model of Stereoscopic Image Based on Visual Perception and Zero-watermark
Wujie Zhou, Mei Yu, Gangyi Jiang, Zongju Peng, Feng Shao · JOURNAL OF ELECTRONICS INFORMATION TECHNOLOGY · 2013
通过分析人类视觉系统的纹理方向特性和立体感知特性，并结合数字水印的半脆弱性和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的泛化学习能力，该文提出一种基于视觉感知和零水印的部分参考立体图像质量客观评价模型。该模型利用立体图像左右视点经小波分解后在同一空间频率的水平和垂直方向子带系数关系构造反映图像纹理方向特征的视点零水印，同时，利用左右视点视差值与自适应阈值的大小关系构造反映立体感质量的视差零水印，然后利用SVR来学习两类零水印恢复率(视觉加权视点零水印恢复率和视差零水印恢复率)与主观评价值的关系，最后用训练好的SVR完成立体图像质量预测。实验结果表明该模型符合人眼视觉特性，所得到的客观评价值与主观评价值具有较好的一致性。