Abstract-Under de senaste åren, bandpass statistiska modeller av naturliga, fotografiska bilder i världen har använts med stor framgång för att lösa mycket olika problem som rör bildrepresentation, bildreparation, bildkvalitetsbedömning (IQA) och bildkomprimering. Ett element som saknas har varit en tillförlitlig och generisk modell av rumslig bild korrelation som återspeglar fördelningen av orienterade och relativt orienterade rumsliga strukturer. Vi har utvecklat en sådan modell för bandpassera orörda bilder och har generaliserat den här för att också fånga den rumsliga korrelationsstrukturen hos bandpass förvrängda bilder. Modellen gäller väl för både luminans och djupbilder. Som en demonstration av nyttan av den generaliserade modellen, utvecklar vi en ny no-reference steroskopisk/3D IQA ram, dubbade steroskopisk/3D blinda bild naturlighet kvalitet index, som använder både univariat och generaliserade bivariat naturscensstatistik (NSS) modeller. Vi validerar först robustheten och effektiviteten av dessa nya bivariat och korrelation NSS funktioner extraheras från förvrängda stereopar, sedan visar att de är prediktiva för förvrängning svårighetsgrad. Våra experimentella resultat visar att den resulterande 3D-bildkvalitetsförutsägaren baserat delvis på den nya modellen överträffar toppmoderna full- och ingen-referens 3D IQA-algoritmer på både symmetriskt och asymmetriskt förvrängda steroskopiska bildpar. Index Terms-Naturlig scenstatistik (NSS), bildkvalitetsbedömning (IQA), 3D, stereoskopisk bildpar, bivariat modell.
Su m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog en NR SIQA metriska genom att extrahera bivariat och korrelation NSS funktioner från förvrängda stereoparis, som dubbade stereoskopisk/3D blind bild naturlighet kvalitet index (S3D-BLINQ Index).
Oriented Correlation Models of Distorted Natural Images With Application to Natural Stereopair Quality Evaluation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}