基于中央偏移的立体图像质量评价方法
【专利摘要】本发明属于图像处理领域，为使客观评价的结果与主观评测的一致性更高，为立体图像质量评价提供一个新的思路。本发明基于中央偏移的立体图像质量评价方法,步骤如下:1)采用结构相似度算法SSIM，计算参考右图像和右图像的亮度、对比度和结构的比较函数，将从而得出SSIM的图像质量权值矩阵，再通过最近邻域插值算法将图像质量权值矩阵放大到与原图像大小相同；2)根据中央偏移特性对SSIM图像质量矩阵进行加权计算，得到右图像的图像质量评价得分；3)然后再重复上述步骤，计算左视点的图像质量评价得分，将两者加权平均得到立体图像质量客观评价值。本发明主要应用于图像处理。
【专利说明】
基于中央偏移的立体图像质量评价方法
技术领域
[0001] 本发明属于图像处理领域，涉及图像质量评价方法改进优化，尤其涉及一种基于 中央偏移的立体图像质量客观评价方法。
【背景技术】
[0002] 从上世纪20年代的人类史上第一部立体电影《爱的力量》问世，到2012年3D重制版 《泰坦尼克号》上映，3D立体电影凭借其优秀的视觉感受，逼真的观看体验，已经获得了越来 越多观看者的青睐。立体显示技术指的是通过光学等技术手段对人眼的立体视觉特性进行 模拟，从而将空间物体的立体信息再现出来，生成具有深度特性立体图像的显示方式[1]。
[0003] 但是立体图像由于拍摄时的噪音、图像传输失真等问题，可能会引起左右两幅图 像的质量有所差异，而这种差异可能会导致观看者的不适。因此，对立体图像的质量进行评 价对立体图像的发展有着至关重要的作用。虽然立体图像主观评测能非常正确的反映出图 像的质量，但是主观评测费时费力，对于大量的图像和图片，对每幅图像进行评价很难实 现。因此，合理的提出一种立体图像的客观评价方法具有非常大的意义。
[0004] 立体图像的客观评价方法根据立体图像自身的特征信息，利用数学公式或通过构 建数学模型，使用计算机对立体图像进行分析，从而计算出代表着立体图像质量的分数，用 以描述人类对于立体图像的主观感受。
[0005] 截止到现在，立体图像质量的客观评价方法已有很多，他们从不同的方面对全参 考立体图像质量进行评价，以下对现有的立体图像质量客观评价方法进行分析。
[0006] 文献[2]在参考平面图像质量评价的基础上，将工程学评价方法峰值信噪比与结 构相似度相结合，使用两种方法分别评价立体图像左右视图的质量，然后通过四种不同的 方法计算得到绝对差值信息用于评价立体感，最后分别使用局部结合和全局结合的方法将 图像质量与立体感质量整合为统一的立体图像质量指标。最后将所得分数取平均值，作为 评价立体图像质量的指标。该文章还验证了单纯的平面图像客观评价方法无法简单地适用 立体图像质量评价，在立体图像质量评价过程中需要考虑立体感的因素。文献[3]提出了一 种双目感知质量模型，首先基于双目不对称性分割立体图像，然后对不同区域设置不同的 感知权重，最后计算立体图像质量，该文献证明了结合双目视觉不对称性可以提高立体图 像客观评价准确性。文献[4]认为，人眼视觉系统对立体图像的边缘信息极其敏感，因此其 考虑通过边缘信息对经典结构相似度指标加以改进，提出了一种基于边缘的结构相似度评 价方法，使用该方法评价立体图像左右视图质量。然后作者通过基于自适应权重匹配算法 计算左右视图的视差图，通过判断失真图像视差图与参考图像视差图的差异计算立体图像 的立体感指标。最后将左右视图质量与立体感质量进行拟合，得到评价立体图像质量的综 合指标。文献[5 ]考虑HVS的生理特性和心理特性，提出了一个改进的SS頂算法。
[0007] 随着各领域对HVS特性认识的不断加深，客观评价模型中融入更加复杂和高级的 人眼视觉特性成为了必然的发展方向。视觉显著性作为一种人眼视觉系统高级特性，是指 人眼对图像不同区域分配的注意力强度不同。文献[6]通过将原始图像的显著图加权图像 的局部失真质量图，提高了评价算法的性能。通常情况下，图像失真会影响显著特征准确提 取。文献[6]假设原始图像和失真图像的显著特征相似，其使用原始图像的显著图对图像质 量进行客观评价，实验结果表明[6]，当失真图像质量较高时，采用原始显著图进行的失真图 像质量评价是有效的;然而，随着失真图像质量的不断降低，一些不容忽视的因素影响显著 性检测过程，从而造成原始图像和失真图像的显著特征具有明显的差异。因此，实验过程中 应同时考虑原始和失真图像的显著特征更准确地评价失真图像的质量。
[0008] 由于人类视觉系统对图像的观察是自下而上的，不能同时将整幅图的内容同时观 察到，而是只关注图像中最引人注意的地方，因此提出基于中央偏移的立体图像质量评价 方法具有很强的理论上的支持。
【发明内容】
[0009] 为克服现有技术的不足，本发明旨在结合中央偏移特性对立体图像质量进行客观 评价。通过人眼观察图像时的中央偏移特性对立体图像质量客观评价算法进行优化，使客 观评价的结果与主观评测的一致性更高，为立体图像质量评价提出了一个新的思路。本发 明采用的技术方案是，基于中央偏移的立体图像质量评价方法，步骤如下：
[0010] 1)采用结构相似度算法SSIM，计算参考右图像和右图像的亮度、对比度和结构的 比较函数，将从而得出SSM的图像质量权值矩阵，再通过最近邻域插值算法将图像质量权 值矩阵放大到与原图像大小相同；
[0011] 2)根据中央偏移特性对SS頂图像质量矩阵进行加权计算，得到右图像的图像质量 评价得分；
[0012] 3)然后再重复上述步骤，计算左视点的图像质量评价得分，将两者加权平均得到 立体图像质量客观评价值。
[0013] 采用结构相似度算法，为防止出现块效应，使用MXM、标准差为1.5的高斯滑动窗 口分别对原始立体图像对的右视点和失真立体图像对的右视点采样获取子图像块X，Y，计 算它们的亮度、结构和对比度相似度；
[0020] 其中，&Χ2Χ3表示非常小的正常量，避免分母为零，且&=(1^) 2、(：2=(1^)2、(：3 =(&/2)2山、1?分别是[0，1]之间的常量;Xl，yi分别是图像块Χ，Υ中第i个像素点的值，μχ，μγ 分别为图像块Χ，Υ的均值，σχ，σγ分别为图像块Χ，Υ的方差，σχγ为图像块Χ，Υ的协方差，Ν是图 像块X或Υ的像素数量，1 (X，Υ)，C(X，Υ)，s(X，Υ)分别为图像块X，Υ的亮度、对比度和结构参数 矩阵；
[0021] 图像块的结构相似度定义为：
[0022] SSIM(x,y) = (l(X,Y))T(c(X,Y))i!(s(X,Y))Y (7)
[0023]其中τ,β，γ为调节参数，取τ = β= γ =1，（1,7)为图像的像素点，由式(7)计算滑 动窗口内的结构相似度，SS頂(x，y)为滑动窗口从图像左上角至右下角后计算得出的结果， 其大小为（(W-IO)X(H-IO))，其中W和Η表示图像的水平像素和垂直像素个数;为进而获取 失真立体图像对右视点的质量矩阵Q R(x，y)，采用最近邻域插值算法将SSIM(x，y)放大到与 原图像大小相同。
[0024]最近邻域插值算法是目标像素点处的灰度值是，由该像素点周围距离该像素点最 近的像素点的灰度值决定的，而其它所有的像素点对其没有影响；
[0025] (i，j)、（ i，j+1)、（ i + 1，j)、（ i+Ι，j+Ι)分别是进行插值前浮点坐标（i+a，j+b) (i，j 分别表不坐标的整数部分，a, b则分别表不坐标的小数部分，且a e [0,1)，be[0 ,1))，的四 个邻域，以1，」_)、汽1，」_+1)、以1+1，」_)、汽1+1，」_+1)分别是对应像素点的灰度值4、8、(：、0分 别表示像素点汽1，」）、以1，」+1)、汽1+1，」）、以1+1，」+1)所构成的区域的左上、右上、左下、 右下区域，最近邻域差值算法就是确定上述四个点中距离目标像素点（i+a，j+b)最近的点， 则其最近点的灰度值就是目标像素点的灰度值，最近邻域算法用以下公式表示：
[0026]
(8)
[0027]最后，使用上述的最近邻域插值算法将由SS頂算法得到的失真立体图像对右视点 的质量矩阵SS頂(x，y)放大到原图像大小，此时放大后的图像即为右视点的质量矩阵Qr(x， y)〇
[0028] 加权计算SSIM质量矩阵
[0029] 采用SSIM算法计算失真右视点的质量图QR(x，y)，采用公式（10)得到失真右视点 的质量客观评价值Q r，采用同样的方法得到失真左视点的质量客观评价值Qi，最后采用公式 (11 )，将两者加权平均得到立体图像质量客观评价值，
[0030]
[0031]具有各向异性的高斯核函数[11]模拟注意力由中央向四周扩散的中央偏移(CB) 因子：
[0032]
(9)
[0033] 其中CB(x，y)表示像素点（x，y)对中心点（XQ，yQ)的偏移信息，（XQ， yQ)表示失真右 视点的中心点坐标，（x，y)为像素点坐标，Oh和σν分别表示图像水平方向和垂直方向的标准 差，取〇 11=1/31，~=1/3!1，其中1和!1表示图像的水平像素和垂直像素个数。
[0034] 立体图像质量客观评价值:分别得到左视图和右视图的图像质量客观评价值Qr和 Qi，然后通过加权计算可以得到立体图像质量客观评价值：
[0035] Q = 0.5XQl+0.5XQr (11)。
[0036] 本发明的特点及有益效果是：
[0037]由实验结果及数据可以看出，CB-SSIM算法的PCC值均在0.80以上，RMSE值均在 0.64以下。与SS頂算法相比，引入中央偏移因子的CB-SS頂算法的各项性能指标均有不同程 度的提高，说明中央偏移因子能够提高立体图像质量客观评价的性能;总体来说，针对不同 的失真类型，CB-SS頂算法的PCC、KR0CC和RMSE指标均优于SS頂，CB-SS頂算法的客观评价值 与能在在一定的程度上提高立体图像质量客观评价的准确性。
【附图说明】：
[0038] 图1 CB-SS頂原理框图。
[0039]图2最近邻域插值算法原理。
[0040] 图3本算法所用的8幅标准立体图像对。图中：
[0041] (a)源图像 Tree2 (b)源图像"Family"
[0042] (c)源图像"Girl" （d)源图像"River"
[0043] (e)源图像"Treel" （f)源图像"Ox"
[0044] (g)源图像"Tju" （h)源图像"Woman"。
【具体实施方式】
[0045] 本发明提供了一种基于中央偏移特性的立体图像质量客观评价方法，本发明根据 结构相似度质量权重矩阵和中央偏移特性，准确有效地建立了反映主观评价结果的立体图 像质量的客观评价模型。
[0046] 下面以立体图像的右视图为例，基本步骤如下：
[0047] 1.通过采用Zhou Wang提出的结构相似度算法SS頂[7]，计算参考右图像和右图像 的亮度、对比度和结构的比较函数，将从而得出SSM的图像质量权值矩阵，再通过最近邻域 插值算法将图像质量权值矩阵放大到与原图像大小相同。
[0048] 2.根据中央偏移特性对SS頂图像质量矩阵进行加权计算，得到右图像的图像质量 评价得分。
[0049] 3.然后再重复上述步骤，计算左视点的图像质量评价得分，将两者加权平均得到 立体图像质量客观评价值。
[0050] 下面将对各个步骤进行详细的分析：
[0051] 1.1结构相似度算法
[0052] 采用Zhou Wang提出的结构相似度算法[1]。为防止出现块效应，使用MXM(M = 11)、标准差为1.5的高斯滑动窗口分别对原始立体图像对的右视点和失真立体图像对的右 视点采样获取子图像块X和图像块Y，计算它们的亮度、结构和对比度相似度。
[0059] 其中，&Χ2Χ3表示非常小的正常量，避免分母为零，且&=(1^) 2、(：2=(1^)2、(：3 =(&/2)2山、1?分别是[0，1]之间的常量;Xl，yi分别是图像块Χ，Υ中第i个像素点的值，μχ，μγ 分别为图像块Χ，γ的均值，σχ，σγ分别为图像块Χ，γ的方差，σχγ为图像块Χ，γ的协方差，Ν是图 像块X或Υ的像素数量，1 (X，Υ)，C(X，Υ)，s(X，Υ)分别为图像块X，Υ的亮度、对比度和结构参数 矩阵。
[0060] 图像块的结构相似度定义为：
[0061] SSIM(x,y) = (l(X,Y))T(c(X,Y))i!(s(X,Y))Y (7)
[0062]其中τ,β，γ为调节参数，取τ = β= γ =1，（1,7)为图像的像素点，由式(7)计算滑 动窗口内的结构相似度，SS頂(x，y)为滑动窗口从图像左上角至右下角后计算得出的结果， 其大小为（(W-IO)X(H-IO))，其中W和Η表示图像的水平像素和垂直像素个数。为进而获取 失真立体图像对右视点的质量矩阵Q R(x，y)，采用最近邻域插值算法将SSIM(x，y)放大到与 原图像大小相同。
[0063] 1.2最近邻域插值算法
[0064] 最近邻域插值算法[9]作为一种最简单的缩放算法，适合应用于设计图像缩放的 所有领域。其原理是目标像素点处的灰度值是，由该像素点周围距离该像素点最近的像素 点的灰度值决定的，而其它所有的像素点对其没有影响。
[0065] 图2中（1，」）、（1，」+1)、（1+1，」）、（1+1，」+1)分别是进行插值前浮点坐标（1+&，」+13) (1，」分别表示坐标的整数部分^，13则分别表示坐标得小数部分，且 &￡[0，1)，13￡[0，1))， 的四个邻域，以1，」）、以1，」+1)、以1+1，」）4(1+1，」+1)分别是对应像素点的灰度值<^、8、(：、 D分别表示像素点汽丨，」）汀（丨，」+1)、汽丨+1，」）汀（丨+1，」+1)所构成的区域的左上、右上、左 下、右下区域。最近邻域差值算法就是确定上述四个点中距离目标像素点（i+a，j+b)最近的 点，则其最近点的灰度值就是目标像素点的灰度值。最近邻域算法可以用以下公式表示：
[0066 (8)
[0067] 最后，使用上述的最近邻域插值算法将由SS頂算法得到的失真立体图像对右视点 的质量矩阵SS頂(x，y)放大到原图像大小，此时放大后的图像即为右视点的质量矩阵。
[0068] 2.1中央偏移特性
[0069]中央偏移(Center Bias，CB)特性，是指人眼在观看图像时总是倾向于从图的中心 开始寻找视觉注视点，然后其注意力由中央向四周递减[10]。也就是说，当像素的坐标位置 越处于图像的中间位置，该像素越容易受到关注。本章采用具有各向异性的高斯核函数
[11]模拟注意力由中央向四周扩散的中央偏移(CB)因子：
[0070]
(9).
[0071] 其中CB(x，y)表示像素点（x，y)对中心点（XQ，yQ)的偏移信息。（XQ， yQ)表示失真右 视点的中心点坐标，（x，y)为像素点坐标，〇h和〇v分别表示图像水平方向和垂直方向的标准 差，根据文献[11 ]取〇h= 1/3W, σν= 1/3Η，其中W和Η表示图像的水平像素和垂直像素个数。 [0072] 2.2加权计算55]质量矩阵
[0073]利用中央偏移模型，对距离图像中心点较近的区域分配较高的权重，距离图像中 心点较远的区域分配较低的权重。采用SSIM算法计算失真右视点的质量图QR(x，y)，采用公 式（10)得到失真右视点的质量客观评价值Q r。采用同样的方法得到失真左视点的质量客观 评价值Qi，最后采用公式(11 )，将两者加权平均得到立体图像质量客观评价值。
[0074]
[0075] 3.立体图像质量客观评价值
[0076]通过上述方法可以分别得到左视图和右视图的图像质量客观评价值^和如，然后 通过加权计算可以得到立体图像质量客观评价值：
[0077] Q = 0.5XQl+0.5XQr (11)
[0078] 表1本算法与SSIM算法的性能指标
[0079]
[0080] 本设计所选取的立体图像均来自宽带无线通信与立体成像研究所图像数据库。从 立体图像库选取含有人物、远景、近景的"Tree2"、"Family"、"Girl"、"River"、"Treel"、 "Ox"、"Tju"、"Woman"共8幅未失真的标准立体图像，其分辨率均为1280 X 1024。由于立体显 示设备需要水平翻转立体图像对的右视点才能体现立体感，因此需要镜像放置立体图像对 的右视点图。本数据库里的立体图像均按照国际电信联盟（ITU)对立体图像质量的主观评 价建议的两个标准:BT-500和BT. 1438-2000,将所有的立体图像质量分为5个等级：极好、 好、一般、差、非常差。
[0081] 为了真实模拟立体成像系统对立体图像的失真以及验证本算法的普适性，实验对 8幅标准立体图像对进行JPEG压缩失真、高斯模糊失真和高斯白噪失真处理，因此共得到 260幅失真立体图像对。
[0082] 根据ITU-R BT.1438标准，在立体显示设备"3D WIND0WS-19A0"上对所有失真立体 图像对进行主观测试，观看距离是立体显示设备高度的6倍。根据所有测试者的测试分数得 到平均意见值(Mean Opinion Score，M0S)。本文使用Min-Max归一化方法对M0S值进行归一 化处理，并扩展到范围为[0,5]的值
[0083]
[0084]其中，i表示参考立体图像的编号，本发明中ie[l，8]。针对某一类型的失真(例如 JPEG失真、尚斯_旲糊失真、尚斯白噪声失真），si, j表不参考立体图像i对应的失真立体图像 第j种失真程度的M0S值，πη,」表示nu.j经过Min-Max归一化后的值。Mim表示参考立体图像在 某种类型失真情况下，不同失真强度的立体图像的M0S值中最小的M0S值。同理，按照上述原 理归一化客观评价值。
[0085]为了衡量本章提出的客观评价方法的实验结果与主观评价结果的一致性，本文选 取皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient，PCC)、肯德尔等级次序相关系数 (Kendall Rank Order Correlation Coefficient，KR0CC)、及均方误差（Root Mean Square Error，RMSE)三个标准来评价客观算法的评价结果与主观评价结果之间的一致性、 单调性和准确性。Kendall相关系数主要是用来衡量客观算法评价与主观评价结果之间的 单调性，该指标不是考虑评价分数之间的相对距离，而衡量的是评价分数之间的等级次序； Pearson相关系数权衡的是客观评价分数与M0S值彼此之间的相关性;RMSE值评价的是客观 评价分数与主观评价结果之间的离散程度即准确性。PCC和KR0CC的绝对值越接近1，RMSE的 值越接近0,说明客观评价结果能够有效的反映主观评价结果。
[0086] 下面结合技术方案详细说明本方法：
[0087] -、通过主观测试获取评价数据样本，经过反复试验选取训练样本和测试样本。 [0088]被试包括专业被试与非专业被试，均具有正常的视差立体感，共20名被试，分别为 在校研究生与本科生，男性11名，女性9名，从事立体信息处理研究的被试共16人，从事其他 方向研究的被试共4人。为了便于直观理解本设计，提供了立体图像质量客观评价框图，如 图1所示。
[0089]二、通过本文提出的算法对失真图像与原始图像进行对比计算
[0090] 1.通过采用Zhou Wang提出的结构相似度算法SSIM，计算参考右图像和四诊右图 像的亮度、对比度和结构的比较函数，将从而得出SS頂的图像质量权值矩阵，再通过最近邻 域插值算法将图像质量权值矩阵放大到与原图像大小相同。
[0091] 2.根据中央偏移特性对SS頂图像质量矩阵进行加权计算，得到右图像的图像质量 评价得分。
[0092] 3.然后再重复上述步骤，计算左视点的图像质量评价得分，将两者加权平均得到 立体图像质量客观评价值。
[0093]由表1的数据可以看出，CB-SSIM算法的PCC值均在0.80以上，RMSE值均在0.64以 下。与SS頂算法相比，引入中央偏移因子的CB-SS頂算法的各项性能指标均有不同程度的提 高，说明中央偏移因子能够提高立体图像质量客观评价的性能;总体来说，针对不同的失真 类型，CB-SSIM算法的PCC、KR0CC和RMSE指标均优于SS頂，CB-SS頂算法的客观评价值与能在 在一定的程度上提高立体图像质量客观评价的准确性。
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【主权项】
1. 一种基于中央偏移的立体图像质量评价方法，其特征是，步骤如下： 1) 采用结构相似度算法SSIM，计算参考右图像和右图像的亮度、对比度和结构的比较 函数，将从而得出SSIM的图像质量权值矩阵，再通过最近邻域插值算法将图像质量权值矩 阵放大到与原图像大小相同； 2) 根据中央偏移特性对SSIM图像质量矩阵进行加权计算，得到右图像的图像质量评价 得分； 3) 然后再重复上述步骤，计算左视点的图像质量评价得分，将两者加权平均得到立体 图像质量客观评价值。2. 如权利要求1所述的基于中央偏移的立体图像质量评价方法，其特征是，采用结构相 似度算法，为防止出现块效应，使用MXM、标准差为1.5的高斯滑动窗口分别对原始立体图 像对的右视点和失真立体图像对的右视点采样获取子图像块Χ，Υ，计算它们的亮度、结构和 对比度相似度：其中，Cl、C2、C3表示非常小的正常量，避免分母为零，且。=化止)2、C2=化2L)2、C3=(C2/ 2)2;ki、k2分别是[0，1]之间的常量;xi，yi分别是图像块Χ，Υ中第i个像素点的值，μχ,μγ分别 为图像块X，Υ的均值，οχ，0Υ分别为图像块X，Υ的方差，ΟΧΥ为图像块X，Υ的协方差，Ν是图像块X 或Υ的像素数量，1^八），(3口，￥)，3^，￥)分别为图像块乂，￥的亮度、对比度和结构参数矩阵； 图像块的结构相似度定义为： SSIM(x，y) = (l(X，Y))T(c(X，Y))e(s(X，Y))Y (7) 其中τ，β，丫为调节参数，取τ=β= 丫 =l，（x，y)为图像的像素点，由式(7)计算滑动窗 口内的结构相似度，SSIM(x，y)为滑动窗口从图像左上角至右下角后计算得出的结果，其大 小为（(W-IO)X化-10))，其中W和Η表示图像的水平像素和垂直像素个数;为进而获取失真 立体图像对右视点的质量矩阵化(x，y)，采用最近邻域插值算法将SSIM(x，y)放大到与原图 像大小相同。3. 如权利要求1所述的基于中央偏移的立体图像质量评价方法，其特征是，最近邻域插 值算法是目标像素点处的灰度值是，由该像素点周围距离该像素点最近的像素点的灰度值 决定的，而其它所有的像素点对其没有影响； (i，j)、（ i，j+1)、（ i + 1，j)、（ i + 1，j+1)分别是进行插值前浮点坐标（i+a J+b) (i，j分别 表示坐标的整数部分，a,b则分别表示坐标的小数部分，且ae [0,1)，be [0,1))，的四个邻 域，f(i，j)、f(i，j+l)、f(i+l，j)、f(i+l，j+l)分别是对应像素点的灰度值，A、B、C、D分别表 示像素点f(i，j)、f(i，j+l)、f(i+l，j)、f(i+l，j+l)所构成的区域的左上、右上、左下、右下 区域，最近邻域差值算法就是确定上述四个点中距离目标像素点（i+aj+b)最近的点，则其 最近点的灰度值就是目标像素点的灰度值，最近邻域算法用W下公式表示：做 最后，使用上述的最近邻域插值算法将由SSIM算法得到的失真立体图像对右视点的质 量矩阵SSIM(x，y)放大到原图像大小，此时放大后的图像即为右视点的质量矩阵化(x，y)。4. 如权利要求1所述的基于中央偏移的立体图像质量评价方法，其特征是，采用SSIM算 法计算失真右视点的质量图化(x，y)，采用公式（10)得到失真右视点的质量客观评价值电， 采用同样的方法得到失真左视点的质量客观评价值化，最后采用公式（11)，将两者加权平 均得到立体图像质量客观评价值，具有各向异性的高斯核函数[11]模拟注意力由中央向四周扩散的中央偏移(CB)因子：其中CB(x，y)表示像素点（x，y)对中屯、点(xo，yo)的偏移信息，（xo，yo)表示失真右视点的 中屯、点坐标，（x，y)为像素点坐标，Oh和Ον分别表示图像水平方向和垂直方向的标准差，取Oh = 1/3W，〇v=1/3H，其中W和Η表示图像的水平像素和垂直像素个数。5. 如权利要求1所述的基于中央偏移的立体图像质量评价方法，其特征是，立体图像质 量客观评价值:分别得到左视图和右视图的图像质量客观评价值Qr和化，然后通过加权计算 可W得到立体图像质量客观评价值： Q = 0.5X 化+0.5X化（11)。
【文档编号】G06T3/40GK105976351SQ201610202589
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年3月31日
【发明人】李素梅, 朱兆琪, 徐姝宁, 侯春萍
【申请人】天津大学