基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评估方法

摘要

本发明公开了基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评估方法，包括以下步骤：对2D图像的进行预处理：将预处理得到的图像块输入到深度卷积神经网络，通过卷积池化处理，获得图像块的高级特征，随后通过神经网络利用原图像自身质量分数进行BP训练获得基础模型的参数；根据基础模型的参数获得到对应的基本模型，将立体图像对中左右图像分别经过与2D图像相同的预处理后，将相同位置的图像块同时输入到基本模型中，得到对应的高级特征向量；在LIVE？3D数据库下进行测试，该无参考评估算法得到了相较于已有质量评估更好的结果。