一种基于人眼视特性的立体图像质量客观评价方法；――王阿红；摘要：充分利用人眼视觉特性，模拟人眼视觉感知中的；关键字：立体图像质量；人眼视觉特性；立体感知；0引言；图像质量评价是图像处理领域的研究热点，图像质量是；1评价模型介绍；人类视觉系统(HVS，HumanVisualSy；测试绝对差值图像左视点测试图像右视点测试图像左视；1.1左右图像质量评价；HVS模
一种基于人眼视特性的立体图像质量客观评价方法 ――王阿红
摘要：充分利用人眼视觉特性，模拟人眼视觉感知中的视觉灵敏度带通、多通道效应以及立体感知特性，构建了一种立体图像质量客观评价方法。该方法首先在评价左右图像质量中考虑了人眼视觉特性，利用小波变换模拟人眼视觉特性中的多通道效应，不同空间频带的小波系数按视觉灵敏度函数进行加权，左右图像质量度量采用Canberra距离。计算原始左右图像的绝对差值图与测试左右图像的绝对差值图相似度来评价立体感知，并通过线性回归分析将左右图像质量和立体感知函数拟合成为所需的立体图像质量客观评价模型。最后，分析了模型的预测值与主观质量评分之间的相关性，实验结果表明该模型与主观评价结果基本一致，能够反映立体图像质量。
关键字：立体图像质量；人眼视觉特性；立体感知
0 引言 图像质量评价是图像处理领域的研究热点，图像质量是比较各种图像处理算法性能优劣以及优化系统参数的重要指标，因此在图像采集、编码压缩、网络传输等领域建立有效的图像质量评价机制具有重大的意义。近些年来，随着图像处理技术的发展，该领域的研究已吸引了研究人员的广泛关注，图像质量评价算法层出不穷，典型的模型有基于人类视觉系统(HVS, Human Vision System)的图像质量评价模型[1,2]。随着多媒体技术和互联网技术的大力发展，立体视频技术正迅速发展起来。与传统媒体相比，立体视频能够为大众创造更加直观真实的场景感受的同时，需要处理的数据至少多一倍。但在提高编码压缩效率的同时，还要保证立体图像的主观感知。因此，评价立体图像质量，并建立与主观评价相一致的客观评价模型显得尤为重要。目前，相比平面图像质量评价，国内外对立体图像质量评价的研究相对比较少，大部分客观评价模型没有结合人眼视觉特性，或是只是评价图像质量，而没有评价立体感知，最终评价结果跟主观感知相关性较差。本文提出一种基于人眼视特性的立体图像质量客观评价方法，结合人眼视觉特性，同时研究立体图像中立体感知对最终立体图像质量的影响，提高客观评价模型与主观感知的相关性。
1 评价模型介绍 人类视觉系统(HVS，Human Visual System)是由大量的形态、功能各异的神经细胞通过一定的连接组成的一个极其复杂的信息处理系统[3,4]。长期以来，通过对人眼的某些视觉现象的观察并结合视觉生理心理学方面的研究成果，人们发现人类视觉系统有很多特点，其中有人眼视觉敏感度、多通道特性、掩蔽效应以及立体感知等，在图像质量评价中引入这些视觉感知特性可提高评价模型与主观评分的相关性。本文所提出的立体图像质量评价客观模型分两部分，包括对左右图像质量的评价以及立体感知的评价，评价结果和主观评分线性拟合成回归方程，为对立体图像质量的最终评价结果，客观模型总体实现框图如图1所示。
测试绝对差值图像左视点测试图像右视点测试图像左视点原始图像右视点原始图像主观评分DMOS绝对差值图相似度度量HVS模型左视点质量度量加权组合原始绝对差值图像HVS模型右视点质量度量线性回归拟合回归方程立体图像质量评价结果 图1 立体图像质量客观评价模型总体框图
1.1 左右图像质量评价 HVS模型的主要特性包括视觉非线性、多通道、视觉灵敏度带通、掩盖效应、多通道间不同激励的相互作用以及视觉心理特征。其中非线性、多通道、对比敏感度带通和掩盖效应特性研究较多，有相应的计算模型。这些特性直接或间接地与图像信息的处理有关，因此，在图像质量评价方法中引入人眼的各种视觉特性，从而使客观评价的结果更加符合人们的主观判断。本文在立体图像中左右图像质量的评价中引入HVS特性中的视觉灵敏度带通和多通道特性，对HVS部分特性进行建模。左右图像经过5级小波变换后，分成11个频带和4个方向，各通道按视觉灵敏度函数(CSF，Contrast Sensitivity Function)值进行加权。提取原始和测试左右图像的特征值后利用Canberra距离来度量左右图像的质量。以左视点图像为例，右视点质量评价同样处理，实现左右图像质量评价总体框图如图2所示。
左视点原始图像左视点测试图像小波变换提取特征值提取特征值视觉灵敏度加权视觉灵敏度加权[9]质量度量（Canberra距离）小波变换 图2 实现左右图像质量评价框图
1.1.1 人眼视觉系统中的视觉灵敏度函数(CSF)函数 人眼辨别图像细节的能力称为视觉锐度或视觉空间分辨率，它用人眼能够区分图像上相邻两点的最小视角的倒数表示。大量的研究表明，视觉的空间频率特性是影响视觉锐度的主要因素，通常用视觉灵敏度函数CSF来描述人眼视觉系统与频率信息之间的关系。不同研究者给出的视觉敏感度函数的表达式不同，但是所有的研究实验都表明视觉灵敏度函数是频率的函数，并且具有带通滤波器的特性。视觉灵敏度随频率的过高或过低逐渐降低，视觉灵敏度函数的近似曲线如图3所示[5,6]。其中横轴为图像的空间频率，单位为cd(cycle per degree, 周每度)，纵轴为CSF函数值，表明视觉响应的相对幅度。 CSF归一化空间频率特性曲线10.90.80.7水平垂直方向上CSF曲线对角方向上CSF曲线 视觉灵敏度函数0.60.50.40.30.20.10 00.050.10.150.20.250.30.35空间频率f(周期/度)0.40.450.5 图3 视觉灵敏度函数(CSF)曲线
如图1所示，红实线表示水平和垂直方向上的CSF曲线，用A_VH表示，如公式(1)所示。蓝虚线表示对角方向上的CSF曲线，用A_D表示，如公式(3)所示。对角方向上的频率fd如公式(2)所示，公式(2)中fh，fv分别表示水平和垂直方向上的频率。
A_VH(f)?2.6[0.f]e[?(0.114f)] fd?fh2?fv2?2f 2)1.1]1.1(1) (2)
(3) A_D(f)?2.6[0.2f]e[?(0.114f 1.1.2 多通道效应 视觉皮层的细胞对不同的视觉信息或激励存在不同的敏感性。而通过对目标识别、掩盖与自适应的研究认为：所有这些特征激励在人的视觉系统中，是在不同的通道进行处理的，这就是早期的多通道理论。而后来进一步的研究指出：视觉机制的多通道之间并不是彼此孤立的，而是相互影响，以产生最佳视觉，但多通道之间的相互作用机制尚不明确。 通常情况下，图像质量评价方法都会在考虑应用环境和计算环境的条件下，建立人类视觉系统的频率选择性通道。其目的是近似模拟人眼视觉感知的多分辨率特性。在多通道分解算法方面，有的评价体系会采用较为复杂的分解算法，例如Daly、Lubin[7,8]所采用的多通道分解模型。但是大部分的评价方法都会采用一些简单的分解算法，比如小波变换和DCT变换。本文采用小波变换来降低评价算法的计算复杂度，利用小波变换模拟人眼视觉特性中的多通道效应具体实现流程为： 首先，将原始图像和测试图像分别进行二维小波变换，分解的方向为水平方向，垂直方向以及对角方向，分解的级数为5级。然后，由于CSF的非线性带通特性，对小波分解后不同空间频带的小波系数进行加权[9]，加权值为在相应频带内CSF曲线的平均值。由于图像的绝大多数能量集中在低频部分，并且最低频还包含图像的直流分量，所以此处设置小波变换最低频子带的权重为1。对于5级小波分解，整个频带划分为11个，根据CSF特性曲线对应取11个加权值，各方向每个小波子带的权值选择如表1所示：
表1 各方向每个小波子带的权值 f (0.25,0.5] (0.125,0.25] (0.] (0.5] (0.5] (0,0.07 0.1 0.5 0.1 0.4 0. whv wd
对于每层权值系数计算如公式(4)(5)所示(以第一层小波系数为例)，其中whv，wd分别表示水平垂直方向和对角方向上的权值
whv??0.50.252.6[0.f]e[?(0.114f)]df0.5?0.252)1.1]1.1 (4) wd ??0.50.252.6[0.2f]e[?(0.114f0.5?0.25df (5) 均值、标准差等统计特性均为重要的纹理特征[10]。特征提取环节分别提取各子带系数的均值、方差作为纹理特征，用于度量参考图像与测试图像间的相似程度。如图4所示，选择的图像为Art立体图像，失真类型为高斯模糊，经小波变换后的图像各子带系数标准差随着图像主观质量的变化呈单调趋势。令?m,h，?m,h为第m级水平方向小波子带系数的均值和方差，如公式 (6) (7)所示。
?m,h??i,jCm,h(i,j)N (6) (7) ?m,h??i,j(Cm,h(i,j)??m,h)2N?1
其中Cm,h(i,j)表示第m级水平方向的子带系数，N表示第m级水平方向子带系数的总数。同理可得垂直和对角方向上子带系数的均值和标准差?m,v，?m,v，?m,v，?m,v。 Art300ch1ch2ch3ch4ch5 250200子带系数方差6810DMOS 图4 子带系数标准差变化示意图 最后质量度量采用Canberra距离[11]，能够有效地区分差异较小的测试图像之间的质量，在计算质量过程中，本模型结合视觉多通道特性，利用对比度敏感函数所确定小波域每层水平垂直对角三个方向的小波系数的权值。以水平方向为例，如公式(8)所示，
1Qh?Morgprowm,h?m,h??m,h?m(?orgm,h??prom,h) (8) (9) (10) orgproLLLQL?Qh?Qv?Qd Q1?0.5(QL?QR)
其中wm,h表示第m级水平方向系数权值，M为水平方向的子带总数。?m,h，?m,h第m级水平方向原始图像和测试图像的子带系数标准差，垂直和对角方向类似处理，左、右图像质量为QL，QR。最终立体图像质量评价结果为Q1，即左右图像质量评价结果的加权，默认加权系数相同，即为0.5。Q1值越大，表明立体图像质量越差。
1.2 立体感知评价 立体感指我们感受到深度的能力，这是一种辨别明显发生位移的物体间的相对距离的能力。用单眼去感受物体间的相对位置也是可以的，但是它只是一个侧向位移，而双眼则可以获得同一个物体不同的感受，即不同的画面，并能够获得更敏锐的立体感深度辨别。立体感的好坏会影响到立体图像质量。 研究表明原始左右图像的绝对差值图与测试左右图像的绝对差值图相似度可以评价立体图像的立体感知，绝对差值图越相似，立体图像立体感越强[12]。
1.2.1 获得测试和原始左右视点的绝对差值图像 获得原始和测试左右图像的绝对差值图像如公式(9)(10)所示，其中Lorg，Rorg分别为原始图像的左右图像，Rdis，Ldis分别为测试图像的左右图像，X为左右图像的绝对差值图，Xorg为原始左右图像绝对差值图，Xdis为测试左右图像绝对差值图。
Xorg?|Rorg?Lorg| (9) (10) Xdis?|Rdis?Ldis|
1.2.2 评价绝对差值图像 采用经典算法Wang的结构相似度来评价绝对差值图像的质量[13]，如公式(11)所示，
SSIM? (2uxuy?C1)(2?xy?C2)2222(ux?uy?C1)(?x??y?C2) (11) 三亿文库包含各类专业文献、生活休闲娱乐、文学作品欣赏、幼儿教育、小学教育、外语学习资料、专业论文、98立体图像质量客观评价模型等内容。　
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两种立体图怎么画？实在是没有空间想象力啊！！！ 求解救
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我记得当我没有立体感，空间想象。 他们甚至没有说是有想象力的法律所以每天画三维图形，以及运动想象空间，这招相当如此。
LZ可以使用一个
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为什么3D MAX里用布尔运算用了个象棋后渲染出来字的位置却像一个平面而不是一个坑（没有立体感）？
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最适合表现凹凸感的角度应该是斜上方侧角,最适合表现凹凸的灯光是侧光(记得开阴影,如果阴影是SHOWDOMAP阴影贴图的话置换建议不要用,不管是贴图上的还是模型上的,它要求模型的细分程度和UV拆分都要很贴合才行,感觉浪费资源.没有立体感的缘故看你说的情况应该和模型关系不大(如果布尔运算没有出错的话),你应该从灯光和材质,摄影机等方面来修改以期达到目的.多说几句,那阴影的偏移值不要高,要求阴影准确,最好用RAYTRACE光线跟踪阴影),材质上你凹下去的部分可以帖上另外一种区别较大的材质,那就可以达成你的目的了. 当然具体用什么方法你自己拿主意
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用置换贴图吧,包爽。在贴图上先PS上文字然后在材质贴图面板中displace加载那个贴图，在小设置以下。感觉就来了。。
是打光的问题吧。。
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