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摘要
深度图在视角合成中起着很重要的作用,深度信息的错误易导致合成视角几何位置上的误差。由于很难获得完美的深度图,文中提出了一种基于自然场景统计的无参考型深度图质量评价方法。首先利用Canny算子检测出图像边缘并确定边缘失真区域,然后分别计算边缘失真区域的梯度幅值和高斯-拉普拉斯图像。无失真深度图的边缘失真区域的梯度幅值和高斯-拉普拉斯算子分别符合韦伯分布和非对称高斯分布;由于存在失真的深度图的这两个分布会发生不同程度的偏移,因此在5个尺度下提取这两个分布的共计30个参数构成了所提方法的特征。最后通过随机森林建立评价模型来评价深度图的质量。在公开数据库上进行的测试结果显示,所提方法与主观评价结果有着很好的一致性,而且其性能优于现有的图像质量评价方法。
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