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立体视频质量主观评价方案的研究被引量：1: 2015年; 立体视频质量评价是反映立体视频系统性能的重要指标。由于立体视频的最终观测者是人,因此,判断立体视频质量的最有效方法就是立体视频质量的主观评价,而且立体视频质量主观评价结果是优化立体视频质量客观评价方法的重要依据。基于大脑产生立体视觉的特性,现提出了一套相对完善的立体视频质量主观评价方案,主要包括立体视频数据库的建立、观看条件的确定、评测者的选定、评测者的训练和测试、以及数据处理和实验结果分析。; 薛超李素梅杨建马瑞泽; 关键词：立体视频主观评价视频压缩立体感

极端学习机在立体图像质量客观评价中的应用被引量：10: 2014年; 基于传统神经网络训练速度慢、易陷入局部极小值和泛化性能低等问题,提出采用极端学习机(ELM,extreme learning machine)对立体图像质量进行了客观评价。ELM是单隐层前馈神经网络(SLFNs)的泛化,输入权重可以随机赋值并通过解析获得输出权值。与传统神经网络算法相比,ELM算法具有参数选择简单、学习速度快及泛化性能好等优点。实验结果表明,以sigmoid为激励函数,对241幅不同等级的立体图像测试样本进行测试,其正确等级分类率达到93.85%。研究了不同激励函数条件下不同隐藏层节点数对极端学习机网络性能的影响,且将ELM和传统BP及支持向量机(SVM)在立体图像质量评价中的性能进行了分析比较。; 王光华李素梅朱丹杨建; 关键词：立体图像

影响立体图像舒适度的饱和度范围测定被引量：14: 2012年; 针对立体成像领域的视觉舒适度问题,结合人眼视觉系统的特性定量研究了饱和度因素对观看双目立体图像舒适度的影响.采用三级步长逼近法,通过大量主观实验定义了双目立体图像舒适饱和度匹配图和舒适饱和度差异图,得到了立体图像饱和度匹配范围,并进一步验证了两图的普适性,根据两图判定立体图像是否舒适的准确率达到92%.实验结果能够为立体图像舒适度的主客观评价提供依据.; 李素梅付贝贝臧艳军张英静; 关键词：立体图像人眼视觉系统视觉舒适度饱和度

应用深度极限学习机的立体图像质量评价方法被引量：4: 2017年; 极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)较其它神经网络具有训练速度快、泛化能力强的特点.然而对于高维的立体图像数据,无论ELM还是传统神经网络均需经过特征提取的预处理,但是传统特征提取的方式是否真正符合人的感知特性有待进一步研究.深度学习是一种模拟人脑深层次学习的神经网络,因此提出基于深度结构的极限学习机算法(Deep Extreme Learning M achine,D-ELM),该方法通过深度学习预训练来逐层表达输入数据的分布式特征,从而实现原始数据的特征提取.实验结果表明,深度结构下的ELM网络更加稳定高效,对于250幅不同等级的立体图像样本进行测试后的准确率达到了96.11%.此外,本文还分析了隐节点数对网络的影响,而且将D-ELM与ELM、支持向量机等在立体图像质量评价上的性能进行了比较.; 张博洋李素梅; 关键词：立体图像极限学习机

色度对立体图像视觉舒适度影响的定量研究被引量：7: 2014年; 随着立体成像技术的迅猛发展,对影响立体图像观看舒适度的各种因素进行研究,已成为立体产品迅速普及的关键技术之一。本文结合人眼视觉系统(HVS)特性,定量研究了色度因素对观看双目立体图像舒适度的影响。采用改进极限法,通过主观实验定义了立体图像舒适色度匹配图和差异图,并通过例证验证了其普适性。实验结果表明,舒适区域约占整个色度区域的48%,左右视图色度不匹配的门限值会随着色调的不同有所不同,且双目视图的色度值差异最大门限值的最大最小值分别为129.3°和46.1°,即左右视图色度值的差异不能过大。根据两图给出的舒适色度范围,能够快速、准确地对测试立体图像进行舒适与否的判定,其正确率可达到90%以上,为立体图像舒适度评价及立体显示技术的改进发展提供了依据。; 刘畅李素梅朱丹臧艳军; 关键词：视觉舒适度色度主观评价

基于深度感知和主观评价的影响立体图像舒适度的视差范围研究被引量：4: 2017年; 立体图像的视差很大程度上决定了立体图像的视觉舒适度,本文从定量的角度对影响立体图像舒适度的视差范围进行了研究。首先对源立体图像采用像素平移方法得到测试立体图像集,通过大量的主观实验得到测试立体图像的舒适度平均意见得分(MOS,mean opinion score)值;其次,基于视觉显著性特点,采用自适应权重立体匹配方法计算各区域的视差值,以测试各区域视差值对整幅立体图像舒适度的影响程度;最后通过转换公式将舒适立体图像的视差范围转换为视差角形式,以便将本文方法推广到其他类型的显示设备。实验结果表明,在实验所用显示设备中,满足舒适要求的像素平移量为-40~90(左移40pixels至右移90pixels);当立体图像中心显著区域的水平视差在-0.3882°~0.8514°范围内时,其舒适度在可接受范围内,而视差范围为-0.271 3°~0.781 3°时舒适度达到最佳;最后将本文方法推广到常用显示设备,并给出了常用显示设备的舒适视差范围,为立体图像和视频的制作提供了可靠依据。; 李素梅李永达朱丹; 关键词：主观评价

基于稀疏字典学习的立体图像质量评价被引量：1: 2019年; 本文提出了一种基于稀疏字典学习的双通道立体图像质量评价方法.其中,一个通道结合视觉注意机制得到初始立体显著图,用中央偏移和中心凹特性对其进行优化得到最终的显著图,然后,对其进行稀疏字典训练获得显著字典;另一个通道将参考立体图像对进行SIFT特征变换,然后,对其进行稀疏字典训练获得SIFT字典.在测试阶段,利用已训练字典对参考图像和失真图像进行稀疏编码获得稀疏系数,并定义稀疏系数相似度指标以衡量参考图像和失真图像之间的信息差异;最后将两个通道的质量分数进行加权得到立体图像质量的客观分数.实验在两个公开LIVE库上进行测试,实验结果表明,本文算法的评价结果与主观评分具有更好的一致性,更加符合人类视觉系统的感知.; 李素梅常永莉韩旭胡佳洁; 关键词：视觉显著性 SIFT 中心凹

影响立体图像舒适度的亮度范围测定被引量：18: 2012年; 结合人眼视觉特性提出了一种改进的极限法—逐级步长逼近法,利用逐级步长方法首次定量研究亮度因素对观看双目立体图像舒适度的影响。通过大量实验定义了双目立体图像舒适亮度匹配图和舒适亮度差异图,并进一步验证了2图的普适性,根据两图判定立体灰度图像是否舒适的准确率达到92%以上。实验结果能够更好地反映立体灰度图像的舒适度,为立体图像舒适度的主客观评价提供了依据。; 臧艳军李素梅卫津津刘文娟; 关键词：立体图像人眼视觉系统视觉舒适度亮度

基于双目融合网络的立体图像质量评价被引量：2: 2020年; 立体图像质量评价为3D技术的发展与应用提供了技术支撑.如何根据立体图像特点,构建更加符合立体视觉认知机制的立体图像质量评价模型,已成为该领域的关键问题之一.现有的立体图像质量评价方法要么先分别处理左右视图,然后结合左右视图质量得到立体图像质量分数;要么先对左右视图进行融合得到融合视图,然后评价平面的融合视图得到立体图像质量分数.事实上,大脑对立体视觉信号的处理是一个长期的复杂融合与处理的过程,并最终在视觉皮层完成对视觉信号的认知与判断.受大脑立体视觉认知机制的启发,本文提出一种基于双目融合网络的立体图像质量评价模型,实现了双目信息的多次融合与处理,模拟了大脑对双目信息进行处理和判决的视觉传导通路.所提出的双目融合网络包含左视图通道、右视图通道和融合通道,模拟立体视觉信息在视觉通路中的逐层并行处理过程;左右视图通道在网络中多次交互,模拟视觉通路中双目信息的多次融合与处理;网络末端的3个全连接层,模拟视觉信息经过视觉通路处理后复杂的质量判断过程.本文实验在两个公开立体图像库LIVE 3D PhaseⅠ和LIVE 3D PhaseⅡ上进行,实验结果表明,该方法在对称与非对称失真立体图像上均能取得更好的结果,且较其他方法具有更强的普适性.; 李素梅韩永甜马帅韩旭; 关键词：图像质量评价立体图像立体视觉

立体图像质量的主观评价方案被引量：11: 2012年; 立体图像质量评价在立体图像压缩、处理以及通信领域中有着十分重要的作用,一种好的立体图像质量客观评价方法也要依赖于立体图像的主观评价.本文基于人眼的立体视觉特性,提出了相对完整的立体图像质量主观评价方案,该方案主要分为立体图像库的建立、评测者的选择、观看条件的描述、评测者的训练和测试、数据处理和实验结果分析六个方面.实验中,评测者根据自己的主观感受,对所选取的立体图像进行评分,最后用数理统计理论对所得数据进行处理.结果表明,本文所提出的主观评价方案可行,能够正确反映立体图像质量的优劣.; 张英静李素梅卫津津臧艳军; 关键词：立体图像主观评价立体感

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