基于空域特征的无参考立体图像质量客观评价方法与流程

技术特征：

1.一种基于空域特征的无参考立体图像质量客观评价方法，每个失真立体图像对由左图和右图组成，设失真图像对为(t_l,t_r)，包括以下步骤：

第一步：模拟人类视觉特性，对失真图像对的左图和右图分别进行二维Gabor滤波，得到左图和右图的加权因子:W_L(x,y)和W_R((x+d),y)，其中，(x,y)为像素点坐标，d表示对右图进行视差补偿的像素点横坐标差值；

第二步：将失真图像对(t_l,t_r)进行加权运算，得到V(x,y)；

第三步：对V(x,y)进行归一化处理，得到失真图像对的视觉感知图

第四步：对失真图像对的视觉感知图进行分块处理，设每块大小为m×n；假定图像尺寸为M×N，图像可以划分为([M/m]×[N/n])图像块，[x]表示不大于x的最大整数；

第五步：利用非对称高斯分布模型求解每一图像块的特征参数；

第六步：将图像尺寸缩放为原来的图像块尺寸m,n缩放为原来的然后重复第三步至第五步操作，获得缩放图像的每一图像块的特征参数；

第七步：集合第五步和第六步得到的特征参数，构成的空域特征；

第八步，以列为单位，分别计算第七步所获得特征的均值和方差矩阵ν_d和∑_d；

第九步，训练无失真参考图像对的多元高斯模型，方法如下：选取n幅参考图像对，进行上述第一步至第六步操作，得到共计k组图像块的特征参数，将所有的图像块的特征参数进行训练，得到多元高斯模型的均值和方差矩阵ν和∑作为标准模型；

第十步：计算ν_d和∑_d与标准模型ν和∑之间的距离，即为立体图像对质量的客观预测值。