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近年來，隨著深度學(xué)習(xí)在圖像質(zhì)量訐價(jià)領(lǐng)域的快速發(fā)展，泙面圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)得到了有效的改善，但是立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)還有待提高。為此，文中結(jié)合三分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了基于視差信息的無參考立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，并分析了不同視差圖對(duì)模型性能的影響。該方法將左右視圖以及視差圖小塊作為輸入，自動(dòng)提取特征，通過訓(xùn)練得到回歸模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)立體圖像的預(yù)測(cè)。文中使用了5種不同立體匹配算法來生成視差圖，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用SAD算法得到的效果最好。在立體圖像庫LIVE3D和MCL3D上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅適用于評(píng)估對(duì)稱失真圖像，還適用于非對(duì)稱失真的立體圖像評(píng)價(jià)。該方法在總體失真上的結(jié)果優(yōu)于其他對(duì)比算法，尤其是在MCL3D圖像庫上，所提方法的PLCC和 SROCO比其他方法高出1%和4%。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，所提模型提高了立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的性能，與人類主觀感知高度一致。
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