·420. 智能系统学报 第7卷 JPEG2000,并有3种不同的失真等级.将高斯模糊、 价标准指标的比较结果如表3所示，立体感评价标准 高斯白噪声、JPEG这3种失真类型用Matlab处理，而 指标的比较结果如表4所示.从表中的结果可以看出， JPEG2000用的是Kakadu软件进行处理，如图11所示. 本文提出的客观质量评价方法有明显的性能提升， 表3质量评价指标的结果 Table 3 The results of quality assessment 模型 PLCC SRCC KRCC RMSE PSNR7] 0.935 0.915 0.750 3.92 PVSSIM 0.939 0.924 0.768 3.80 表4 立体感评价指标的结果 (a高斯模糊 ,)高斯白噪声 Table 4 The results of stereoscopic assessment 模型 PLCC SRCC KRCC RMSE PSNR7] 0.897 0.859 0.684 0.190 PVSSIM 0.914 0.882 0.714 0.174 本文的质量评价和主观质量分数的散点图如图 12所示，立体感的评价和主观立体分数的散点图如 图13所示.每一个点代表一幅图像，该点的横坐标 代表该图像由各方法得出的主观分数，纵轴代表该 (c)JPEG (d)JPEG2000 图像的客观分数.从这2个散点图中可以看出，本文 图11失真类型 方法得到的客观分数和主观分数的拟合曲线更接近 Fig.11 The types of distortion ~条平滑曲线，这样经过拟合后本文方法得到的图 在立体图像库中，立体图像对分为左图像和右 像评价分数就会更接近主观分数. 图像，因此，失真种类应该包括左图失真右图失真、 1.0 。。。 左图失真右图不失真、左图不失真右图失真、左图不 0.9 失真右图不失真这4种情况，并且每幅图像中的每 1 种失真类型都有不同失真程度的图像.但为了简便， 蓉08 本文只对左图不失真右图失真的情况进行了主观评 皇0 …《 价.建立的立体图像库一共有180对图像，各有180 0.6 个主观的图像质量分数和主观的立体感分数， 为了控制合适的主观评价结果，主观评价的观 0.5 30 40 5060708090 看条件、评估者条件、评价的说明指示、测试的过程 主观分数 已经被标准化，各个参数都有标准的定义.要求 图12质量评价和主观质量分数的散点 测试者都是非专业的观看者，测试者需要带着偏振 Fig.12 The scatters of quality assessment and subjec- 眼镜，共有18个观测者参加了测试.对测试者进行 tive evaluation 示范说明，详细介绍评价方法和评分标准.该立体图 1.0 44 像库的评测包括2个方面：图像质量分数和立体感 0.8 分数.实验采用双刺激评分标准，即参考图像和失真 图像交替显示观看2次，在显示每幅图像后都会停 0.6 歇5s,这样就不会使观察者眼睛产生视觉停留的现 0.4 象，从中恢复到正常状态，最后对评分数据进行处 理.为了获得可靠的数据，根据测试者的评分的均 0.2 5202.53.03.54.0 值、标准差和置信区间来得到最后的主观评分 主观分数 3.3.2实验结果 由于将立体图像的主观评价分为质量和立体感 图13立体感评价与主观立体感分数的散点 来评测，这与文献[11]中的PSNR方法是相同的，因 Fig.13 The scatters of illusion depth assessment and subjective evaluation 此，与文献[11]的PSNR方法进行实验比较.质量评