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极端学习机在立体图像质量客观评价中的应用被引量：9: 2014年; 基于传统神经网络训练速度慢、易陷入局部极小值和泛化性能低等问题,提出采用极端学习机(ELM,extreme learning machine)对立体图像质量进行了客观评价。ELM是单隐层前馈神经网络(SLFNs)的泛化,输入权重可以随机赋值并通过解析获得输出权值。与传统神经网络算法相比,ELM算法具有参数选择简单、学习速度快及泛化性能好等优点。实验结果表明,以sigmoid为激励函数,对241幅不同等级的立体图像测试样本进行测试,其正确等级分类率达到93.85%。研究了不同激励函数条件下不同隐藏层节点数对极端学习机网络性能的影响,且将ELM和传统BP及支持向量机(SVM)在立体图像质量评价中的性能进行了分析比较。; 王光华李素梅朱丹杨建; 关键词：立体图像

色度对立体图像视觉舒适度影响的定量研究被引量：6: 2014年; 随着立体成像技术的迅猛发展,对影响立体图像观看舒适度的各种因素进行研究,已成为立体产品迅速普及的关键技术之一。本文结合人眼视觉系统(HVS)特性,定量研究了色度因素对观看双目立体图像舒适度的影响。采用改进极限法,通过主观实验定义了立体图像舒适色度匹配图和差异图,并通过例证验证了其普适性。实验结果表明,舒适区域约占整个色度区域的48%,左右视图色度不匹配的门限值会随着色调的不同有所不同,且双目视图的色度值差异最大门限值的最大最小值分别为129.3°和46.1°,即左右视图色度值的差异不能过大。根据两图给出的舒适色度范围,能够快速、准确地对测试立体图像进行舒适与否的判定,其正确率可达到90%以上,为立体图像舒适度评价及立体显示技术的改进发展提供了依据。; 刘畅李素梅朱丹臧艳军; 关键词：视觉舒适度色度主观评价

基于深度感知和主观评价的影响立体图像舒适度的视差范围研究被引量：4: 2017年; 立体图像的视差很大程度上决定了立体图像的视觉舒适度,本文从定量的角度对影响立体图像舒适度的视差范围进行了研究。首先对源立体图像采用像素平移方法得到测试立体图像集,通过大量的主观实验得到测试立体图像的舒适度平均意见得分(MOS,mean opinion score)值;其次,基于视觉显著性特点,采用自适应权重立体匹配方法计算各区域的视差值,以测试各区域视差值对整幅立体图像舒适度的影响程度;最后通过转换公式将舒适立体图像的视差范围转换为视差角形式,以便将本文方法推广到其他类型的显示设备。实验结果表明,在实验所用显示设备中,满足舒适要求的像素平移量为-40~90(左移40pixels至右移90pixels);当立体图像中心显著区域的水平视差在-0.3882°~0.8514°范围内时,其舒适度在可接受范围内,而视差范围为-0.271 3°~0.781 3°时舒适度达到最佳;最后将本文方法推广到常用显示设备,并给出了常用显示设备的舒适视差范围,为立体图像和视频的制作提供了可靠依据。; 李素梅李永达朱丹; 关键词：主观评价

基于运动和视差信息的立体视频质量客观评价被引量：3: 2013年; 在研究人类立体视觉特性及现有立体图像/视频质量评价算法的基础上,提出了一种基于运动信息和视差信息的立体视频质量的客观评价方法。方法包括视频质量评价(VQA)和视频立体感评价(VSSA)两个指标,其中VQA的估计基于梯度的结构相似度(GSSIM)算法,并充分考虑了帧内的亮度信息和结构信息、帧间运动信息以及人眼的感知特性对视频质量的影响,特别是根据人类的视觉特性,对左右视点的质量赋予了不同的权重;VSSA的估计是通过计算参考视频的绝对差值图和降质视频的绝对差值图之间的峰值信噪比(PSNR)而得到。实验结果表明,本文方法对基于H.264编码的失真视频的评价结果与主观测试有较高的一致性,很好地体现人眼的视觉特性。; 马辰阳李素梅马瑞泽朱丹郭晓曦; 关键词：立体视频结构信息

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朱丹