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摘要
随着3D视频的普及，虚拟视角合成（DIBR）技术被广泛应用在娱乐、军事、教育等多个领域。DIBR技术作为虚拟视角合成的主流技术之一，其合成图像视频的质量是相应技术成功应用的关键，因此针对DIBR图像提出了一种基于统计特征的无参考质量评价模型。首先通过Benford定律对DIBR图像特有的纹理失真进行检测，再提取图像的discrete cosine transform(DCT)系数的离散值和自然场景统计特征。最后利用支持向量回归（SVR）对提取的特征进行训练，得出预测分数。在IVC、IETR和MCL-3D三个公开的图像数据集上的实验结果表明，所提方法与人类主观评价具有高度的一致性。
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