基于合成视点和深度图的3D图像质量评价

　　Sid Ahmed FEZZA，阿尔及利亚奥兰大学；Mohamed-Chaker LARABI，法国普瓦捷大学。
　　本文提出了一个基于双眼感知特性的全参考质量评价方法。该方法基于合成视点图像，考虑到人眼的3D感知机制主要受提供最重要和对比度信息最强的视点的影响。为了把深度信息考虑进去，论文根据每个像素在该视点的位置调整其质量得分。
　　下图是算法框架：
　　　　
　　
　　　　　　　　　　　　
　　ｉ、ｊ是像素点的坐标，是合成图像，和是左右眼的图像，是像素（i，j）在左右视点图像的水平位移。该论文使用立体匹配算法计算视差图。
　　为了模拟双目竞争现象，论文根据局部内容信息给每个视点定义了一个权重因子：
　　　　　　　　　
　　　　　　　　　
　　表示坐标（ｉ，ｊ）的局部信息量，它由11x11的像素块计算得出：
　　　　　　　　　　　　　　
　　　和是11x11窗口内灰度值的最小和最大值，是其在灰度直方图出现的概率。

　　　对于无损图像的合成视点和有损图像的合成视点，用多尺度的SSIM算法（MS-SSIM）进行计算：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　然后，根据个像素点的位置信息对其质量得分进行一定的调整：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　　测试结果：