技術(shù)特征：

1.一種基于空域特征的無參考立體圖像質(zhì)量客觀評價方法，每個失真立體圖像對由左圖和右圖組成，設(shè)失真圖像對為(t_l,t_r)，包括以下步驟：

第一步：模擬人類視覺特性，對失真圖像對的左圖和右圖分別進(jìn)行二維Gabor濾波，得到左圖和右圖的加權(quán)因子:W_L(x,y)和W_R((x+d),y)，其中，(x,y)為像素點坐標(biāo)，d表示對右圖進(jìn)行視差補(bǔ)償?shù)南袼攸c橫坐標(biāo)差值；

第二步：將失真圖像對(t_l,t_r)進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算，得到V(x,y)；

第三步：對V(x,y)進(jìn)行歸一化處理，得到失真圖像對的視覺感知圖

第四步：對失真圖像對的視覺感知圖進(jìn)行分塊處理，設(shè)每塊大小為m×n；假定圖像尺寸為M×N，圖像可以劃分為([M/m]×[N/n])圖像塊，[x]表示不大于x的最大整數(shù)；

第五步：利用非對稱高斯分布模型求解每一圖像塊的特征參數(shù)；

第六步：將圖像尺寸縮放為原來的圖像塊尺寸m,n縮放為原來的然后重復(fù)第三步至第五步操作，獲得縮放圖像的每一圖像塊的特征參數(shù)；

第七步：集合第五步和第六步得到的特征參數(shù)，構(gòu)成的空域特征；

第八步，以列為單位，分別計算第七步所獲得特征的均值和方差矩陣ν_d和∑_d；

第九步，訓(xùn)練無失真參考圖像對的多元高斯模型，方法如下：選取n幅參考圖像對，進(jìn)行上述第一步至第六步操作，得到共計k組圖像塊的特征參數(shù)，將所有的圖像塊的特征參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到多元高斯模型的均值和方差矩陣ν和∑作為標(biāo)準(zhǔn)模型；

第十步：計算ν_d和∑_d與標(biāo)準(zhǔn)模型ν和∑之間的距離，即為立體圖像對質(zhì)量的客觀預(yù)測值。