隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,人們對(duì)圖像質(zhì)量的要求越來越高。因此有效評(píng)價(jià)平面圖像和立體圖像的質(zhì)量成為目前的研究工作。借鑒計(jì)算機(jī)視覺的研究成果,本文采用機(jī)器學(xué)習(xí)、稀疏表示的方法,提出三個(gè)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,主要內(nèi)容如下:1)對(duì)自拍圖像提出了基于推薦應(yīng)用的盲參考自拍圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。首先,本文建立了自拍圖像數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行主觀測(cè)試。針對(duì)此庫(kù),本文采用一種無監(jiān)督質(zhì)量評(píng)價(jià)模型評(píng)價(jià)自然度質(zhì)量?jī)?yōu)劣;然后基于膚色的檢測(cè)算法檢測(cè)出人臉,計(jì)算人臉檢測(cè)區(qū)域內(nèi)所有像素的亮度均值來評(píng)價(jià)局部亮度的好壞;接著根據(jù)人臉檢測(cè)框定位人臉質(zhì)心,再使用美學(xué)標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)價(jià)布局質(zhì)量;之后根據(jù)決策樹決策機(jī)制計(jì)算自拍圖像的整體質(zhì)量;最后采用受試者工作特征曲線分析評(píng)價(jià)提出的算法性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法與人眼主觀分?jǐn)?shù)保持高度一致。2)對(duì)混合立體圖像提出了混合立體圖像無參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。首先,本文建立了混合立體圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。針對(duì)該數(shù)據(jù)庫(kù),本文根據(jù)人眼雙目特性將失真圖像分割為匹配區(qū)域和不匹配區(qū)域;然后根據(jù)雙目競(jìng)爭(zhēng)特性,將左右視點(diǎn)的匹配區(qū)域融合成獨(dú)眼圖;接著分別對(duì)不匹配區(qū)域和獨(dú)眼圖進(jìn)行小波分解;再分別對(duì)多個(gè)分解系數(shù)提取自然統(tǒng)計(jì)特征;最后使用支持向量回歸算...

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
引言
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 2D/3D圖像主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)
        1.2.2 2D/3D圖像客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)
    1.3 主要工作及創(chuàng)新
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
2 立體圖像特性以及稀疏表示的研究
    2.1 人類視覺系統(tǒng)
        2.1.1 單目感知特性
        2.1.2 雙目感知特性
    2.2 稀疏表示方法
        2.2.1 信號(hào)的稀疏表示
        2.2.2 多模態(tài)字典學(xué)習(xí)
    2.3 本章小結(jié)
3 基于推薦應(yīng)用的盲參考自拍圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
    3.1 自拍圖像庫(kù)的建立
    3.2 客觀評(píng)價(jià)方法
        3.2.1 自然度的評(píng)價(jià)
        3.2.2 局部亮度的評(píng)價(jià)
        3.2.3 布局的評(píng)價(jià)
    3.3 決策樹決策機(jī)制
    3.4 結(jié)果與分析
        3.4.1 測(cè)試方法
        3.4.2 測(cè)試結(jié)果
    3.5 結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
4 混合立體圖像主觀和客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
    4.1 壓縮失真混合立體圖像的主觀評(píng)價(jià)
        4.1.1 挑選序列
        4.1.2 壓縮編碼失真
        4.1.3 主觀測(cè)試方法
        4.1.4 數(shù)據(jù)處理
    4.2 壓縮失真混合立體圖像無參考質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
        4.2.1 分割匹配區(qū)域和不匹配區(qū)域
        4.2.2 小波域單目特征提取
        4.2.3 小波域雙目區(qū)域特征提取
        4.2.4 質(zhì)量預(yù)測(cè)模型
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和性能分析
    4.4 本章小結(jié)
5 基于多模態(tài)字典的無監(jiān)督立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
    5.1 雙目融合
    5.2 訓(xùn)練樣本集和特征提取
        5.2.1 訓(xùn)練樣本集
        5.2.2 多模態(tài)字典訓(xùn)練
        5.2.3 匹配區(qū)域和不匹配區(qū)域的特征提取
    5.3 質(zhì)量預(yù)測(cè)
    5.4 質(zhì)量融合
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.6 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 本學(xué)位論文工作總結(jié)
    6.2 下一步研究方向
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝
Abstract of Thesis
論文摘要



本文編號(hào)：3849515