基于极限学习和双目融合的盲参考立体图像质量评价方法

摘要

本发明公开了一种基于极限学习和双目融合的盲参考立体图像质量评价方法，其获取待评价的失真立体图像的左右视点双目融合图像及左右视点双目融合图像的LoG、DoG和GM滤波图像；接着获取LoG、DoG和GM滤波图像各自的旋转不变性局部二值化模式图像及直方图统计特征向量；对于训练集，以相同方式获取每幅失真立体图像对应的三个直方图统计特征向量，采用极限学习机对所有直方图统计特征向量进行训练，利用得到的极限学习机训练模型对待评价的失真立体图像对应的三个直方图统计特征向量进行测试，预测得到客观质量评价预测值；优点是能够充分考虑到立体视觉感知特性，并采用高效的机器学习方法，从而能够有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。