; Π_ 1) = Gk, org, L, R 1 > ^ 和Gk,D1^,R(m+l，n-l) =Gk,D1^,R(M，l)中的"="為賦值符號(hào)。
[0022] 所述的步驟②-3中，將待評(píng)價(jià)的失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像的去均值歸一化 圖像記為{Gdis,UR(m，n)}，將{Gdis,UR(m，n)}中坐標(biāo)位置為（m，n)的像素點(diǎn)的像素值記為 Gdls，L，R(m，η):
,其中，1 彡m彡Μ，1 彡η彡N，Rdls丄R(m，η) 表示待評(píng)價(jià)的失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像{RdlSiUR(m，η)}中坐標(biāo)位置為（m，η)的像素 點(diǎn)的像素值，ydlSiUR表示{RnR(m，n)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，〇dls，UR表示 iRdiSlui!(m，η)}中的所有像素點(diǎn)的像素值的方差。
[0023] 所述的步驟②-5中，將待評(píng)價(jià)的失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像的去均值歸一 化圖像的水平方向信息圖像、垂直方向信息圖像、主對(duì)角線方向信息圖像和副對(duì)角線方 向信息圖像對(duì)應(yīng)記為{Hdls,UR(m，n)}、{Vdls,UR(m，n)}、{DdlSAR(m，n)}和{^^(7?,?)}，將 iHdls,L,R(m，n)}中坐標(biāo)位置為（m，n)的像素點(diǎn)的像素值記為Hdls,L,R(m，n)，將{Vdls,L,R(m，n)} 中坐標(biāo)位置為（m，n)的像素點(diǎn)的像素值記為VdiSiUR(m，n)，將{DdiSiUR(m，n)}中坐標(biāo)位置為 (m，η)的像素點(diǎn)的像素值記為Ddls,UR(m，η)，將中坐標(biāo)位置為（m，η)的像素點(diǎn) 的像素值記為 ，Hdls,L,R(m，n) =Gdls,L,R(m，n)XGdls,L,R(m，η+1)，
[0024] VdlSiL,R(m,η) =Gdls_LjR(m,n)XGdls_LjR(m+1,η),
[0025] DdlSiLjR(m,n) =Gdls_LjR(m,n)XGdls_LjR(m+1,n+1),
[0026] = Gdls^R(m，n)表示待評(píng)價(jià)的失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像的去均值歸一化圖像 {Gdls,L,R(m，n)}中坐標(biāo)位置為（m，n)的像素點(diǎn)的像素值；Gdls,L,R(m，n+l)表示{Gdls,L,R(m，n)} 中坐標(biāo)位置為（m，n+l)的像素點(diǎn)的像素值，若n+l>N，則令Gdls,UR(m，n+l) =Gdls,UR(m，N)， Gdls,UR(m，N)表示{GdlSiUR(m，n)}中坐標(biāo)位置為（m，N)的像素點(diǎn)的像素值；GdlSiUR(m+l，n)表 示{Gdls,UR(m，n)}中坐標(biāo)位置為（m+l，n)的像素點(diǎn)的像素值，若m+l>M，則令Gdls,UR(m+l，n) =Gdls,L,R(M，n)，Gdls,L,R(M，n)表示{Gdls,L,R(m，n)}中坐標(biāo)位置為（M，n)的像素點(diǎn)的像素值； Gdls,UR(m+l，n+l)表示{Gdls,UR(m，n)沖坐標(biāo)位置為（m+l，n+l)的像素點(diǎn)的像素值，若m+l>M 且 1 彡n+1 彡N，則令Gdls,L,R(m+l，n+l) =Gdls,L,R(M，n+l)，若 1 彡m+1 彡Μ且n+l>N，則令 Gdls，l，r(m+1，n+1)=Gdls丄R (m+1，N)，若m+1>M且n+1>N，則令Gdls丄R (m+1，n+1) =Gdls丄R(Μ,N)， Gdls,UR(M，n+l)、Gdls,UR(m+l，N)和Gdls,UR(M，N)對(duì)應(yīng)表示{Gdls,UR(m，n)}中坐標(biāo)位置為 從11+1)、（111+1，吣和（1，吣的像素點(diǎn)的像素值而1;^ 1?(111+1，11-1)表示{6^1?(111，11)}中坐 標(biāo)位置為（m+1，n-1)的像素點(diǎn)的像素值，若m+l>M且1彡n-1彡N，則令Gdls,UR(m+l，n-1)= Gdis,L,R(M，n-1)，若 1 <m+l且n-l〈l，則令Gdis,L,R(m+l，n-1) =Gdis,L,R(m+l，1)，若m+l>M且 n-l〈l，則令Gdls,L,R(m+l，n-1) =Gdls,L,R(M，1)，Gdls,L,R(M，n-1)、Gdls,L,R(m+l，1)和Gdls,L,R(M，1) 對(duì)應(yīng)表示{GdlSiUR(m，n)}中坐標(biāo)位置為（M，n-1)、（m+l，l)和（M，l)的像素點(diǎn)的像素值； 上述，Gdls丄R(m，n+1) =Gdls丄R(m，N)、Gdls丄R(m+l，n) =Gdls丄R(M，n)、Gdls丄R(m+l，n+l) =Gdls丄R(M，n+l)、Gdls丄R(m+l，n+l) =Gdls丄R(m+l，N)、Gdls丄R(m+l，n+l) =Gdls丄r(M，N)、 Gdls，L，R(m+l，n-l) =Gdls丄R(M，n-l)、Gdls丄R(m+l，n-l) =Gdls丄R(m+l，l)和Gdls丄R(m+l，n-l) =GdlSiUR(M，l)中的"="為賦值符號(hào)。
[0027] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：
[0028] 1)本發(fā)明方法由于充分利用了立體視覺感知特性，即獲取了原始的無(wú)失真立體 圖像和待評(píng)價(jià)的失真立體圖像各自的融合視點(diǎn)圖像的去均值歸一化圖像的紋理信息向量 和方向信息向量，充分考慮到了立體視覺紋理和方向特性，因此有效地提高了客觀評(píng)價(jià)模 型的預(yù)測(cè)性能，即：可以使得到的待評(píng)價(jià)的失真立體圖像的圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值能夠 準(zhǔn)確地反映人眼視覺主觀感知質(zhì)量，能夠有效地提高客觀評(píng)價(jià)結(jié)果與主觀感知之間的相關(guān) 性。
[0029] 2)本發(fā)明方法通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方式構(gòu)造所有原始的無(wú)失真立體圖像對(duì)應(yīng)的無(wú)失 真高斯分布模型和待評(píng)價(jià)的失真立體圖像對(duì)應(yīng)的失真高斯分布模型，這樣有效地避免了復(fù) 雜的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程，降低了計(jì)算復(fù)雜度，并且本發(fā)明方法在訓(xùn)練階段不需要預(yù)知各訓(xùn) 練失真立體圖像及其主觀評(píng)價(jià)值，因此更加適用于實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)合。
【附圖說(shuō)明】
[0030] 圖1為本發(fā)明方法的總體實(shí)現(xiàn)框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0031] 以下結(jié)合附圖實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。
[0032] 本發(fā)明提出的一種基于立體視覺感知的全盲立體圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法，其總體 實(shí)現(xiàn)框圖如圖1所示，其包括訓(xùn)練階段和測(cè)試階段兩個(gè)過(guò)程，所述的訓(xùn)練階段過(guò)程的具體 步驟如下：
[0033] ①-1、選取K幅原始的無(wú)失真立體圖像，其中，K多1，在本實(shí)施例中取K= 20,原 始的無(wú)失真立體圖像的寬度為M，原始的無(wú)失真立體圖像的高度為N。
[0034] ①_2、采用現(xiàn)有的雙目融合技術(shù)對(duì)每幅原始的無(wú)失真立體圖像的左視點(diǎn)圖像和右 視點(diǎn)圖像進(jìn)行融合，得到每幅原始的無(wú)失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像。
[0035] ①_3、對(duì)每幅原始的無(wú)失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像進(jìn)行去均值歸一化操作，得 到每幅原始的無(wú)失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像的去均值歸一化圖像。
[0036] 在此具體實(shí)施例中，在步驟①_3中，將第k幅原始的無(wú)失真立體圖像的融合 視點(diǎn)圖像的去均值歸一化圖像記為{Gk,OTg,uR (m，η) }，將{Gk,OTg,uR (m，η) }中坐標(biāo)位置為 (m，n)的像素點(diǎn)的像素值記為GkiOTgiUR(m，n)
其 中，1彡k彡K，1彡m彡M，1彡η彡N，Rk,OTg,UR(m，η)表示第k幅原始的無(wú)失真立體圖像 的融合視點(diǎn)圖像{Rk,OTg^R(m，n)}中坐標(biāo)位置為（m，n)的像素點(diǎn)的像素值，表示 中的所有像素點(diǎn)的像素值的均值，0k,OTg,UR表示{Rk,OTg,UR(m，n)}中的所有 像素點(diǎn)的像素值的方差。
[0037] ①-4、將每幅原始的無(wú)失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像的去均值歸一化圖像輸入到 現(xiàn)有的實(shí)證密度函數(shù)中，得到每幅原始的無(wú)失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像的去均值歸一化 圖像的紋理信息向量。
[0038] ①-5、對(duì)每幅原始的無(wú)失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像的去均值歸一化圖像進(jìn)行四 個(gè)方向的濾波處理，得到每幅原始的無(wú)失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像的去均值歸一化圖像 的水平方向信息圖像、垂直方向信息圖像、主對(duì)角線方向信息圖像和副對(duì)角線方向信息圖 像；然后將每幅原始的無(wú)失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像的去均值歸一化圖像的水平方向信 息圖像、垂直方向信息圖像、主對(duì)角線方向信息圖像和副對(duì)角線方向信息圖像輸入到現(xiàn)有 的非對(duì)稱廣義高斯分布模型中，得到每幅原始的無(wú)失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像的去均值 歸一化圖像的方向信息向量。
[0039] 在此具體實(shí)施例中，在步驟①_5中，將第k幅原始的無(wú)失真立體圖像的融 合視點(diǎn)圖像的去均值歸一化圖像的水平方向信息圖像、垂直方向信息圖像、主對(duì)角線 方向信息圖像和副對(duì)角線方向信息圖像對(duì)應(yīng)記為{HkiOTgiUR (m,n)}、{VkiOTgiUR (m,η)}、 {Dk,〇rg丄R (m,η) }和{4 』』(/'?,?)}，將{Hk,OTg,L,R (m,η)}中坐標(biāo)位置為（m,n)的像素點(diǎn) 的像素值記為\。1^,[!(111，11)，將{￥1^。 1^[!(111，11)}中坐標(biāo)位置為（111，11)的像素點(diǎn)的像素 值記為Vk, OTg,uR (m,η)，將{Dk, OTg,uR (m,η) }中坐標(biāo)位置為（m,η)的像素點(diǎn)的像素值記為 Dk,org,L, R (m，η)，將J中坐標(biāo)位置為（m，η)的像素點(diǎn)的像素值記為戌"仏 Hk,0rg, L, R(m) n) -Gk，。找，L，R(m,n)XGki0rgiLjR(m,n+1),
[0040] Vk, org, L,R (m,n) =Gk_ org_ L_R (m,η)XGk_ org_ L_R (m+1,n),
[0041] 〇k,〇rg,l,r(m,n) =Gk_org_ L_R (m,η)XGk_org_ L_R (m+1,n+1),
[0042] 4 哪u(7?，上及 〇?，《)x 心社* (訊 +M-心 Kη<N，GkiOTgiUR(m，n)表示第k幅原始的無(wú)失真立體圖像的融合視點(diǎn)圖像的去均值歸 一化圖像{GkiOTgiUR(m，n)}中坐標(biāo)位置為（m，n)的像素點(diǎn)的像素值；GkiOTgiUR(m，n+l)表示 {Gk,OTg,UR(m，n)}中坐標(biāo)位置為（m，n+l)的像素點(diǎn)的像素值，若n+l>N，則令Gk,OTg,UR(m，n+l) =Gk,OTg,UR(m，N)，Gk,OTg,UR(m，N)表示{Gk,OTg,UR(m，n)}中坐標(biāo)位置為（m，N)的像素點(diǎn)的像 素值；Gk^UR(m+l，n)表示{Gk^UR(m，n)}中坐標(biāo)位置為（m+l，n)的像素點(diǎn)的像素值， 若111+1>]\1，則令61^。1^ 1?(111+1，11)=61^。1^1?(]\1，11)，6 1^。1^1?(]\1