基于投影权值归一化的立体图像质量评价方法

摘要

本发明属于图像处理领域，为提出新的图像质量评价方法，其能够与人眼主观评价保持一致性，且解决网络训练过程中的病态问题。为立体图像质量评价的深度学习方法提供了研究思路，在一定基础上推动立体成像技术的发展。为此，本发明，基于投影权值归一化的立体图像质量评价方法，将立体图像的左右视点图进行融合，得到单幅融合图像，然后对单幅图像进行预处理：切块与归一化；搭建深层次卷积神经网络模型，将预处理后的图像切块作为深层次卷积神经网络的输入，并采用投影权值归一化与数据批量归一化对深层次卷积神经网络结构进行优化，通过深层次卷积神经网络的输出得到立体图像的质量评价结果。本发明主要应用于图像处理场合。