• 最美逆行!高速隧道突发火灾  交警三次逆行穿火线撤离400多名群众 2019-07-17
  • 《陕西省县域经济社会发展监测考评办法》解读 2019-07-17
  • 一切都是老板炒工人的鱿鱼 2019-07-14
  • 赏花不用跑远 宗角禄康开得正艳 2019-07-14
  • 车俊会见毛里求斯代总统 2019-07-14
  • 除了杨崇勇,“2亿元贪官俱乐部”至少还有这些人 2019-07-09
  • [民生热线]咸安西大街烤鸭店每天油烟扰民 区政府:已责令整改 2019-07-09
  • 海淀:得天独厚的自然条件 2019-07-09
  • 进京通行证限次数!70.9万辆本地化使用外埠号牌车或将受影响 2019-07-06
  • 6月14日凤凰直通车:茅台再开市场化招聘大门,32个部门要285人葡萄 种植 2019-07-05
  • 东京湾产业转型启示录 2019-07-05
  • 中国三星获第十二届人民企业社会责任奖年度扶贫奖 2019-06-30
  • 一个语文基础都没有的人就喜欢指手画脚, 2019-06-30
  • 匹夫有责之一百一十二—道义大义的博客—强国博客—人民网 2019-06-25
  • 原来端午节也可以过得很“文艺” 2019-06-10
    • / 21
    • 下载费用:20 金币  

    广西11选5开奖遗漏号码: 图像重定向质量评估.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201380065676.2

    申请日:

    2013.12.11

    公开号:

    CN105009107A

    公开日:

    2015.10.28

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/00申请日:20131211|||公开
    IPC分类号: G06F17/00 主分类号: G06F17/00
    申请人: 华为技术有限公司
    发明人: 刘安民; 林维斯; 陈海; 张臣雄
    地址: 518129广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼
    优先权: 13/713,110 2012.12.13 US
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201380065676.2

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.10.09|||2015.11.25|||2015.10.28

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    一种图像重定向质量评估方法,包括在频域上比较原始图像和重定向图像,其中,通过对所述原始图像进行重定向算法运算而获得所述重定向图像。本发明还包括一种装置,其包括一种处理器,用于进行图像重定向质量评估,在空域上比较原始图像和重定向图像;其中,通过对所述原始图像进行重定向算法运算而获得所述重定向图像,所述在空域上比较原始图像和重定向图像包括比较所述原始图像和所述重定向图像以确定图像间的形状失真量。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种装置,其特征在于,包括:
    处理器;
    包含指令的存储器,其中,所述指令使所述处理器进行图像重定向质量评估包括:
    获取原始图像和重定向图像,其中,通过对所述原始图像进行重定向算法运算而获得所述重定向图像;
    在频域上比较所述原始图像和所述重定向图像。

    2.  根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述在频域上比较所述原始图像和所述重定向图像包括比较原始图像频率系数和重定向图像频率系数。

    3.  根据权利要求2所述的装置,其特征在于,所述比较原始图像频率系数和重定向图像频率系数包括:
    将原始图像频率系数分成多个等间隔的直方条fO(i);
    将重定向图像频率系数分成多个与fO(i)对应的等间隔的直方条fR(i);
    对每个fO(i)与每个对应fR(i)的比值的对数进行求和;
    用所述和除以直方条的个数。

    4.  根据权利要求3所述的装置,其特征在于,所述比较原始图像频率系数和重定向图像频率系数包括:对于整数i=1,2,…Nf进行计算
    Qfsc_sub=1NfΣi=1NflogfO(i)fR(i),]]>
    其中,Qfsc_sub代表频域子带质量分数,Nf代表直方条的个数。

    5.  根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述图像重定向质量评估还包括在空域上比较所述原始图像和所述重定向图像。

    6.  根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述在空域上比较所述原始图像和所述重定向图像包括比较所述原始图像和所述重定向图像以确定 图像间的形状失真量。

    7.  根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述原始图像包括一组代表一个对象的像素,所述重定向图像包括一组像素,形状失真包括所述原始图像和所述重定向图像间像素的非统一位移。

    8.  根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述图像间的形状失真量通过以下方法确定:
    通过取每个像素的垂直位移的平方与每个像素的水平位移的平方之和的平方根来确定所述原始图像中每个像素的位移;
    对所述原始图像中的每个像素的位移进行求和;
    用所述和除以所述原始图像中像素的个数。

    9.  根据权利要求8所述的装置,其特征在于,通过计算处于空间邻域q中位置p的像素确定所述图像间的形状失真量:
    Qss=Σ(p,q)∈ϵ(vx(p)-vx(q))2+(vy(p)-vy(q))2,]]>
    其中,Qss代表形状失真质量分数,ε代表所有空间邻域,(vx(p)-vx(q))2代表水平位移,(vy(p)-vy(q))2代表垂直位移。

    10.  根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述在空域上比较所述原始图像和所述重定向图像还包括比较所述原始图像和所述重定向图像以确定图像间的局部内容变化。

    11.  根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述图像间的局部内容变化通过以下方法确定:
    确定所述原始图像和使用来自所述重定向图像的图像图块创建的重建图像之间的像素值的平均平方差之和(SSD),其中,所述像素值在国际照明委员会(CIE)L*a*b*(CIELAB)规定的颜色空间中;
    确定所述重定向图像和使用来自所述原始图像的图像图块创建的重建图像之间的CIELAB规定的颜色空间中的像素值的平均SSD;
    将所述原始图像和重建图像间像素值的平均SSD与所述重定向图像和重建图像间像素值的平均SSD相加。

    12.  根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述图像间的局部内容变化通过计算以下等式确定:
    Qslc=1NOD(O,OR)+1NRD(R,RO),]]>
    其中,Qslc代表局部视觉内容变化质量分数,NO代表原始图像中像素的个数,NR代表重定向图像中像素的个数,O代表原始图像,R代表重定向图像,OR代表使用来自R的图像图块创建的具有O的尺寸的重建图像,RO代表使用来自O的图像图块创建的具有R的尺寸的重建图像,D()代表用来确定像素值的SSD的函数。

    13.  根据权利要求10所述的装置法,其特征在于,所述在空域上比较所述原始图像和所述重定向图像还包括比较所述原始图像和所述重定向图像以确定图像间的全局内容变化。

    14.  根据权利要求13所述的装置,其特征在于,所述原始图像通过多个边缘直方图(EH)描述符来描述,所述重定向图像通过多个与所述原始图像的EH描述符对应的EH描述符来描述,所述图像间的全局内容变化通过以下方法确定:
    确定每个原始图像EH描述符减去每个对应的重定向图像EH描述符后的绝对值;
    对所述绝对值进行求和。

    15.  根据权利要求14所述的装置,其特征在于,通过对于整数i=1,2,….80进行计算以确定所述图像间的全局内容变化:
    QSGC=Σi=180|HO(i)-HR(i)|,]]>
    其中,HO代表所述原始图像的EH描述符,HR代表所述重定向图像的EH描述符。

    16.  一种装置,其特征在于,包括:
    处理器;
    包含指令的存储器,其中,所述指令使得处理器:
    获取原始图像和重定向图像,其中,通过对所述原始图像进行重定向算法运算而获得所述重定向图像;
    通过在空域上比较所述原始图像和所述重定向图像以进行图像重定向质量评估;
    其中,所述在空域上比较所述原始图像和所述重定向图像包括比较所述原始图像和所述重定向图像以确定图像间的形状失真量。

    17.  根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述原始图像包括一组代表一个对象的像素,所述重定向图像包括一组像素,形状失真包括所述原始图像和所述重定向图像间像素的非统一位移。

    18.  根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述图像间的形状失真量通过以下方法确定:
    通过取每个像素的垂直位移的平方与每个像素的水平位移的平方之和的平方根来确定所述原始图像中每个像素的位移;
    对所述原始图像中的每个像素的位移进行求和;
    用所述和除以所述原始图像中像素的个数。

    19.  根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述处理器还用于在频域上比较所述原始图像和所述重定向图像。

    20.  根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述在空域上比较所述原始图像和所述重定向图像还包括比较所述原始图像和所述重定向图像以确定图像间的局部内容变化。

    21.  根据权利要求20所述的方法,其特征在于,所述在空域上比较所述原始图像和所述重定向图像还包括比较所述原始图像和所述重定向图像以确定图像间的全局内容变化。

    22.  一种方法,其特征在于,包括:
    为多个重定向图像计算多个图像重定向质量评估分数向量;
    使用经验数据自适应学习图像重定向质量评估分数融合模型。

    23.  根据权利要求22所述的方法,其特征在于,每个图像重定向质量评估分数向量均包括频域子带质量分数(Qfsc_sub)、形状失真质量分数(Qss)、局部视觉内容变化质量分数(Qslc)和全局视觉内容变化质量分数(Qsgc)。

    24.  根据权利要求23所述的方法,其特征在于,还包括:在自适应学习图像重定向质量评估分数融合模型之前确定每个重定向图像的环境。

    25.  根据权利要求24所述的方法,其特征在于,所述自适应学习图像重定向质量评估分数融合模型包括使用支持向量回归(SVR)算法。

    26.  根据权利要求24所述的方法,其特征在于,所述自适应学习图像重定向质量评估分数融合模型包括使用极限学习机(ELM)算法。

    关 键 词:
    图像 定向 质量 评估
      专利查询网所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。
    0条评论

    还可以输入200字符

    暂无评论,赶快抢占沙发吧。

    关于本文
    本文标题:图像重定向质量评估.pdf
    链接地址://www.fnjpv.tw/p-6376258.html
    关于我们 - 网站声明 - 网站地图 - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服客服 - 联系我们

    [email protected] 2017-2018 www.fnjpv.tw网站版权所有
    经营许可证编号:粤ICP备17046363号-1 
     


    收起
    展开
  • 最美逆行!高速隧道突发火灾  交警三次逆行穿火线撤离400多名群众 2019-07-17
  • 《陕西省县域经济社会发展监测考评办法》解读 2019-07-17
  • 一切都是老板炒工人的鱿鱼 2019-07-14
  • 赏花不用跑远 宗角禄康开得正艳 2019-07-14
  • 车俊会见毛里求斯代总统 2019-07-14
  • 除了杨崇勇,“2亿元贪官俱乐部”至少还有这些人 2019-07-09
  • [民生热线]咸安西大街烤鸭店每天油烟扰民 区政府:已责令整改 2019-07-09
  • 海淀:得天独厚的自然条件 2019-07-09
  • 进京通行证限次数!70.9万辆本地化使用外埠号牌车或将受影响 2019-07-06
  • 6月14日凤凰直通车:茅台再开市场化招聘大门,32个部门要285人葡萄 种植 2019-07-05
  • 东京湾产业转型启示录 2019-07-05
  • 中国三星获第十二届人民企业社会责任奖年度扶贫奖 2019-06-30
  • 一个语文基础都没有的人就喜欢指手画脚, 2019-06-30
  • 匹夫有责之一百一十二—道义大义的博客—强国博客—人民网 2019-06-25
  • 原来端午节也可以过得很“文艺” 2019-06-10
  • pc蛋蛋官网 奥格斯堡到慕尼黑 七星彩走势图综合版2元网 吉林快3专家预测 极速赛车计划一天36轮 北京赛车开奖结果官网 2011f1摩纳哥站时间 重庆时时现场开奖结果 贵州11选5中奖 西甲联赛历届冠军