深度显著边缘估计及其在立体图像质量评价中的应用
图像与视频处理
2018-09-24 v3
摘要
人类视觉系统在感知图像时会关注显著区域。在观看立体三维（S3D）图像时，我们假设虽然对显著性的大部分贡献来自二维图像，但深度分量也提供了微小却显著的贡献。进一步，我们主张在观看 S3D 图像时，仅有子集的图像边缘有助于深度感知。本文提出一种称为深度感知显著边缘（SED）的深度显著性估计系统方法，其可定位 S3D 图像中的深度显著边缘。我们展示了 SED 在全参考立体图像质量评价（FRSIQA）中的效用。我们考虑梯度幅值与梯度间映射来预测结构相似性。首先通过比较参考与测试立体图像对的二维显著性与梯度映射得出粗略质量估计。随后利用 SED 映射细化该质量以评估深度质量。最后，我们结合亮度与深度质量得到整体立体图像质量。我们在七个公开可用的 S3D IQA 数据库上对所提指标进行了综合评估。所提指标在所有七个数据库上均表现出有竞争力的性能，并在其中三个上达到最优性能。
引用
@article{arxiv.1802.03883,
title = {Estimating Depth-Salient Edges And its Application To Stereoscopic Image Quality Assessment},
author = {Sameeulla Khan Md and Sumohana Channappayya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.03883},
year = {2018}
}
备注
The work is incomplete and also lack of novelty