齐峰 赵德斌

摘 要：3D图像被认为是多媒体技术的重要标志，其中，立体图像质量对3D图像发展起到至关重要的作用。不同于传统的2D图像质量评价，在3D图像质量评价中引入关于体验质量（QoE）问题的新挑战，因此，本文提出一个基于双眼视觉感知特征一致性的立体图像体验质量评价算法。具体地，先对两个视点图像提取像素梯度作为视觉感知的低层次特征，再用梯度方向直方图特征（HOG）建立立体图像的视觉感知特征向量，然后，由支持向量回归（SVR）方法来学习视觉感知特征与立体图像体验质量得分的关系，最后，通过训练好的SVR模型来预测立体图像体验质量。实验结果表明所提算法能够有效地预测立体图像体验质量。

关键词：立体图像；QoE；HOG特征；支持向量回归

中图分类号：TP391.41 文献标识号：A 文章编号：2095-2163（2015）06-

Abstract： 3D image is regarded as milestone in the multimedia technologies. Stereoscopic image quality plays an important role in the development of 3D image. Different with the traditional 2D image quality assessment， a new challenge of Quality of Experience （QoE） is introduced in 3D image quality assessment. Therefore， based on the symmetry of binocular visual perception， this paper proposes a stereoscopic image QoE assessment model. Specifically， the pixel gradients are extracted as low-level features of visual perception from the two views image. Then， histograms of oriented gradients （HOG） is used to establish visual perception features vector for stereoscopic image. Next， the relationship between visual perception features and subjective QoE scores can be learned by the training procedure of SVR. Finally， stereoscopic image QoE score is predicted by the trained SVR. Experimental results indicate that the proposed model is efficient in QoE for stereoscopic image.

Keywords： Stereoscopic Image Quality； QoE； HOG Feature； SVR

0 引 言

近年来，随着3D技术的发展，3D图像为观众创造了逼真的临场体验。相比于传统的2D图像，3D图像的采集、处理、传输和显示等都需要更为复杂的技术，同时，由于人眼双目视觉的复杂性，目前的立体图像除了存在着传统2D图像失真的问题，如压缩引起的图像降质等；还有视觉不舒适、立体效果不自然、体验质量不佳等立体图像所特有的新问题。体验质量（ QoE，Quality of Experiences）是一个以用户为核心并考虑影响体验质量各种因素的一个总体概念[1]，尽管有研究者对2D图像或视频的QoE做过一些研究工作，但由于人眼单目视觉和双目视觉的本质区别，2D图像或视频的QoE 不能经过对两个视点QoE简单叠加直接应用于3D 图像的体验质量评价（3DQoE），在3DQoE评价中，需要更多地考虑人眼双目视觉特性。……