基于双目时空内在推理机制的3D视频质量盲评估方法

摘要

本发明公开了一种基于双目时空内在推理机制的3D视频质量盲评估方法。首先，通过双目时空内在推理机制将3D视频的两个视点分别分解成多通道视频，包括能预测部分和不确定部分。结合左右视点和双目差值图的能预测部分和不确定部分得到6个通道的视频。然后，对每个视频建立多通道自然视频（Natural video statistics,NVS）统计模型，并提取NVS模型的统计参数作为视频质量的特征。最后，采用一个AdaBoosting径向基函数网络对数据进行训练得到一个将特征映射为视频质量的模型。本发明方法在IRCCYN和IMCL两个通用3D视频数据库上进行试验，都具有较高的鲁棒性和准确性。