20、立体图像质量评估方法解析

立体图像质量评估方法解析

一、基于独眼图像构建的框架

1.1 优势

一般来说，采用的方法能带来较好的效果，基于独眼图像构建的框架的有效性十分明显。为立体图像质量评估（SIQA）构建独眼图像有诸多好处，它从根本上考虑了图像内容和图像深度所传达的信息，以及双眼竞争所带来的影响。这是因为构建独眼图像然后进行质量评估的流程与人类大脑的实际情况非常相似。该框架将 SIQA 过程划分为多个串行阶段，在每个阶段，都可以借鉴图像处理和计算机视觉相关领域的数学模型。

1.2 不足

然而，这种方法的性能很容易受到视差估计或独眼图像构建方案准确性的影响，而这两者都不稳定。另一方面，这些方法主要以串行流程运行，因此计算效率可能相当低。

二、为立体图像的两个视图赋予权重

2.1 方法提出背景

在设计理想的 SIQA 方法时，考虑双眼竞争是必要的。在独眼图像上运用 2D 方法是实现这一目标的好方法，但同时通常会表现出不稳定和低效的缺陷。因此，研究人员提出了为立体图像的两个视图赋予权重的想法，以考虑双眼竞争并避免独眼图像的构建。

2.2 线性模型

大多数基于赋予权重的方法遵循一个非常简单的线性模型：
[Q = W_LQ_L + W_RQ_R]
其中 (Q_L) 和 (Q_R) 分别是左视图和右视图的质量，(Q) 是立体图像的质量得分。与之前构建独眼图像的讨论类似，许多研究人员坚持认为权重必须进行归一化，通常确保：
[W_L + W_R = 1]
这个模型至今仍在使用，因为它不仅具有令人印象深刻的简单性，而且在质量预测方面具有相当的准