CN103841411A - 一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法，其通过复小波变换获取简单细胞信息矩阵，再根据这些复小波变换的各项系数汇聚成复杂细胞信息矩阵；接着在复杂细胞信息矩阵基础上进行两方面的评价，一是融合双目复杂细胞信息矩阵得到双目融合图像，再根据人眼对不同频率的双目信息具有不同视觉敏感度，最后得到双目融合图像评价质量；二是从复杂细胞信息矩阵中提取双目立体感知信息，从立体视差角度考虑再结合双目掩蔽特性，人眼在视觉感知过程中会受到背景亮度、纹理掩蔽及空间对比灵敏度等的影响，获取立体视觉感知评价质量；最后结合两部分的评价得到最终的立体图像质量评价结果，该评价结果与人眼的主观感知性能具有较好的一致性。

Description

一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法

技术领域

本发明涉及一种图像质量评价方法，尤其是涉及一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法。

背景技术

随着多媒体通信技术和图像处理显示技术的飞速发展，立体图像已经开始慢慢融入人类社会生活中，如应用于相机、手机、影视等。但是，立体图像在图像采集、压缩、编码、传输、显示等过程中都会引起不同程度和类型的失真，因而在这些环节中如何评价立体图像的质量已成为图像领域的关键问题；此外，立体图像质量评价在塑造大多数的处理算法和系统中起着核心作用。

目前，立体图像质量评价的方法大致可以分成三类：第一类主要是基于2D的评价方法；第二类是在基于2D的评价方法的基础上，再结合其他一些信息，如深度或视差信息等；第三类是依靠3D方面的信息来评价。其中，基于2D的评价方法中常用的方法是直接采用经典的平面图像质量评价方法来评价立体图像质量的方法，由于立体图像和平面图像最大的区别就是立体图像具有深度感、临场感，然而该方法缺乏考虑立体图像的深度感知问题，因此该方法的客观质量评价结果与主观感知之间的一致性不是很好。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法，其能够有效地提高客观质量评价结果与主观感知之间的一致性。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法，其特征在于总体处理过程为：令L_org表示原始的无失真的立体图像的左视点图像的亮度图，令R_org表示原始的无失真的立体图像的右视点图像的亮度图，令L_dis表示待评价的失真的立体图像的左视点图像的亮度图，令R_dis表示待评价的失真的立体图像的右视点图像的亮度图；对L_org、R_org、L_dis和R_dis分别实施M级复小波变换，得到的系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，其中，1≤M≤5；根据L_org、R_org、L_dis和R_dis各自对应的简单细胞信息矩阵获取对应的复杂细胞信息矩阵；根据L_org和R_org各自对应的复杂细胞信息矩阵，获取原始的无失真的立体图像对应的双目融合图，并根据L_dis和R_dis各自对应的复杂细胞信息矩阵，获取待评价的失真的立体图像对应的双目融合图；根据原始的无失真的立体图像对应的双目融合图和待评价的失真的立体图像对应的双目融合图，获取待评价的失真的立体图像相对于原始的无失真的立体图像的双目融合质量评价指标值；根据L_org和R_org各自对应的复杂细胞信息矩阵，获取原始的无失真的立体图像对应的立体视觉图，并根据L_dis和R_dis各自对应的复杂细胞信息矩阵，获取待评价的失真的立体图像对应的立体视觉图；获取原始的无失真的立体图像对应的立体视觉图中的每个5×5的图像块的双目恰可觉察失真值及双目恰可觉察失真值的失真权重，并获取待评价的失真的立体图像对应的立体视觉图中的每个5×5的图像块的双目恰可觉察失真值及双目恰可觉察失真值的失真权重；利用原始的无失真的立体图像对应的立体视觉图中的每个5×5的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，获得原始的无失真的立体图像对应的加权后立体视觉图，并利用待评价的失真的立体图像对应的立体视觉图中的每个5×5的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，获得待评价的失真的立体图像对应的加权后立体视觉图；获取原始的无失真的立体图像对应的加权后立体视觉图和待评价的失真的立体图像对应的加权后立体视觉图中位置相同的图像块之间的梯度结构相似度，再根据梯度结构相似度获取待评价的失真的立体图像相对于原始的无失真的立体图像的立体视觉评价度量值；根据双目融合质量评价指标值和立体视觉评价度量值，获取待评价的失真的立体图像的图像质量评价分值。

本发明的一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法，其具体包括以下步骤：

①令S_org表示原始的无失真的立体图像，令S_dis表示待评价的失真的立体图像，将S_org的左视点图像的亮度图记为L_org，将S_org的右视点图像的亮度图记为R_org，将S_dis的左视点图像的亮度图记为L_dis，将S_dis的右视点图像的亮度图记为R_dis；

②对L_org实施M级复小波变换，得到每级的三个方向的复小波子带的系数矩阵、一个直流复小波子带的系数矩阵，并将这些系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，将L_org实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的系数矩阵记为

将L_org实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的系数矩阵记为

其中，1≤M≤5，1≤m≤M，三个方向分别为水平方向、垂直方向和对角线方向，q=1,2,3，当q=1时第q个方向为水平方向、当q=2时第q个方向为垂直方向、当q=3时第q个方向为对角线方向；

对R_org实施M级复小波变换，得到每级的三个方向的复小波子带的系数矩阵、一个直流复小波子带的系数矩阵，并将这些系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，将R_org实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的系数矩阵记为

将R_org实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的系数矩阵记为

对L_dis实施M级复小波变换，得到每级的三个方向的复小波子带的系数矩阵、一个直流复小波子带的系数矩阵，并将这些系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，将L_dis实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的系数矩阵记为将L_dis实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的系数矩阵记为

对R_dis实施M级复小波变换，得到每级的三个方向的复小波子带的系数矩阵、一个直流复小波子带的系数矩阵，并将这些系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，将R_dis实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的系数矩阵记为将R_dis实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的系数矩阵记为

③获取L_org实施M级复小波变换后得到的每级的三个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，将L_org实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵记为 其中， $p_{\mathrm{org},L}^{q,m}=\left|E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{q,m}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)}\right),$ exp()表示以自然基数e为底的指数函数，符号“||”为求复数的模值，arctan()表示反正切函数，

表示

的实部，

表示

的虚部；并获取L_org实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的复杂细胞信息矩阵，记为

其中， $p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}=\left|E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)}\right),$

表示

的实部，

表示

的虚部；

获取R_org实施M级复小波变换后得到的每级的三个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，将R_org实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵记为

其中， $p_{\mathrm{org},R}^{q,m}=\left|E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{q,m}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)}\right),$ 表示

的实部，

表示的虚部；并获取R_org实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的复杂细胞信息矩阵，记为

其中， $p_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}=\left|E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)}\right),$

表示

的实部，表示

的虚部；

获取L_dis实施M级复小波变换后得到的每级的三个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，将L_dis实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵记为

其中， $p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}=\left|E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{q,m}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)}\right),$

表示

的实部，

表示的虚部；并获取L_dis实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的复杂细胞信息矩阵，记为

其中， $p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}=\left|E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)}\right),$

表示

的实部，

表示

的虚部；

获取R_dis实施M级复小波变换后得到的每级的三个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，将R_dis实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵记为

其中， $p_{\mathrm{dis},R}^{q,m}=\left|E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{q,m}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)}\right),$

表示

的实部，

表示的虚部；并获取R_dis实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的复杂细胞信息矩阵，记为

其中， $p_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}=\left|E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)}\right),$

表示

的实部，

表示的虚部；

④根据L_org实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵和R_org实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，获取S_org的每级的每个方向的复小波子带的双目融合图，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的双目融合图记为

$B_{\mathrm{org}}^{q,m}=|C_{\mathrm{org},L}^{q,m}+C_{\mathrm{org},R}^{q,m}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)}^2+p_{\mathrm{org},L}^{q,m}{p}_{\mathrm{org},R}^{q,m}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\right)},$ 其中，符号“||”为求复数的模值，cos()为求余弦函数，

并根据

和获取S_org的直流复小波子带的双目融合图，记为 $B_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=|C_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}+C_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}{p}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)},$ 其中， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}};$

根据L_dis实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵和R_dis实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，获取S_dis的每级的每个方向的复小波子带的双目融合图，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的双目融合图记为

$B_{\mathrm{dis}}^{q,m}=|C_{\mathrm{dis},L}^{q,m}+C_{\mathrm{dis},R}^{q,m}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)}^2+p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}{p}_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}\right)},$ 其中， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{q,m}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{q,m};$ 并根据

和

获取S_dis的直流复小波子带的双目融合图，记为

$B_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=|C_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}+C_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}{p}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)},$ 其中， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}};$

⑤计算S_org与S_dis所有的同级的同方向的两个复小波子带的双目融合图的双目融合峰值信噪比，将与

的双目融合峰值信噪比记为BFPSNR^q,m， ${\mathrm{BFPSNR}}^{q,m}=\frac{1}{10}\×\log \frac{{255}^2}{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\×L^{q,m}\×{\mathrm{\ω}}^{q,m}},$ 其中，w^q,m表示和

的宽度，h^q,m表示

和

的高度， $L^{q,m}=\underset{i=1}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}{|B_{\mathrm{org}}^{q,m}(i,j)-B_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i,j)|}^1,$ “||¹”为1范数符号，

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，ω^q,m表示和

的视觉敏感度权值；

计算S_org的直流复小波子带的双目融合图与S_dis的直流复小波子带的双目融合图

的双目融合峰值信噪比，记为BFPSNR^DC， ${\mathrm{BFPSNR}}^{\mathrm{DC}}=\frac{1}{10}\×\log \frac{{255}^2}{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\×L^{\mathrm{DC}}\×{\mathrm{\ω}}^{\mathrm{DC}}},$ 其中，w^DC表示

和

的宽度，h^DC表示

和

的高度， $L^{\mathrm{DC}}=\underset{i=1}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}{|B_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i,j)-B_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i,j)|}^1,$ “||¹”为1范数符号，

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，ω^DC表示

和

的视觉敏感度权值；

⑥计算S_dis相对于S_org的双目融合质量评价指标值，记为Q_s， $Q_s=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{BFPSNR}}^{q,m}+{\mathrm{BFPSNR}}^{\mathrm{DC}}}{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}^{q,m}+{\mathrm{\ω}}^{\mathrm{DC}}};$

⑦根据L_org实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵和R_org实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，获取S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图记为

$V_{\mathrm{org}}^{q,m}=|C_{\mathrm{org},L}^{q,m}-C_{\mathrm{org},R}^{q,m}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)}^2-p_{\mathrm{org},L}^{q,m}{p}_{\mathrm{org},R}^{q,m}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\right)},$ 其中，符号“||”为求复数的模值，cos()为求余弦函数，

并根据

和

获取S_org的直流复小波子带的立体视觉图，记为

$V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=|C_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}-C_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)}^2-p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}{p}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)},$ 其中， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}};$

根据L_dis实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵和R_dis实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，获取S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图记为

$V_{\mathrm{dis}}^{q,m}=|C_{\mathrm{dis},L}^{q,m}-C_{\mathrm{dis},R}^{q,m}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)}^2-p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}{p}_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}\right)},$ 其中， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{q,m}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{q,m};$ 并根据和

获取S_dis的直流复小波子带的立体视觉图，记为 $V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=|C_{\mathrm{dis},L}-C_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)}^2-p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}{p}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)},$ 其中， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}};$

⑧采用尺寸大小为5×5的滑动窗口在S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中逐像素点移动，将S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图分割成多个相重叠的且尺寸大小为5×5的图像块；采用尺寸大小为5×5的滑动窗口在中逐像素点移动，将

分割成多个相重叠的且尺寸大小为5×5的图像块；

采用尺寸大小为5×5的滑动窗口在S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中逐像素点移动，将S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图分割成多个相重叠的且尺寸大小为5×5的图像块；采用尺寸大小为5×5的滑动窗口在

中逐像素点移动，将

分割成多个相重叠的且尺寸大小为5×5的图像块；

⑨分别获取S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图及S_org的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值及双目恰可觉察失真值的失真权重；

分别获取S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图及S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值及双目恰可觉察失真值的失真权重；

⑩对S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块进行失真权重加权，得到S_org的每级的每个方向的复小波子带的加权后立体视觉图，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的加权后立体视觉图记为

将中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值记为

其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，1≤u≤5,1≤v≤5，

表示中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重；

对

中的每个图像块进行失真权重加权，得到S_org的直流复小波子带的加权后立体视觉图，将S_org的直流复小波子带的加权后立体视觉图记为

将

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4，1≤u≤5,1≤v≤5，表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重；

对S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块进行失真权重加权，得到S_dis的每级的每个方向的复小波子带的加权后立体视觉图，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的加权后立体视觉图记为将

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值记为

其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，1≤u≤5,1≤v≤5，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重；

对中的每个图像块进行失真权重加权，得到S_dis的直流复小波子带的加权后立体视觉图，将S_dis的直流复小波子带的加权后立体视觉图记为

将

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4，1≤u≤5,1≤v≤5，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重；

计算S_org和S_dis同级的同个方向的复小波子带的加权后立体视觉图中所有的坐标位置相同的两个图像块之间的梯度结构相似度，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的加权后立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块和S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的加权后立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块之间的梯度结构相似度记为

${\mathrm{GSSIM}}_{(x,y)}^{q,m}={\left[\frac{(2\×u_{\mathrm{org}}^{q,m}\×u_{\mathrm{dis}}^{q,m}+C_1)}{({\left(u_{\mathrm{org}}^{q,m}\right)}^2+{\left(u_{\mathrm{dis}}^{q,m}\right)}^2+C_1)}\right]}^{\mathrm{\α}}\×{\left[\frac{(2\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}+C_2)}{({\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\right)}^2+{\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}\right)}^2+C_2)}\right]}^{\mathrm{\β}}\×{\left[\frac{({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}-\mathrm{dis}}^{q,m}+C_3)}{({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}+C_3)}\right]}^{\mathrm{\γ}},$ 其中，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的均值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的均值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的方差，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的方差，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块与

中坐标位置为(x,y)的图像块的相关系数， ${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}-\mathrm{dis}}^{q,m}=\frac{\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}((V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)-u_{\mathrm{org}}^{q,m})\×(V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)-u_{\mathrm{dis}}^{q,m}))}{\sqrt{\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{(V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)-u_{\mathrm{org}}^{q,m})}^2\×\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{(V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)-u_{\mathrm{dis}}^{q,m})}^2}},$

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，C₁、C₂、C₃均为防止分母为零的常数，α=1、β=1、γ=1；

计算S_org的直流复小波子带的加权后立体视觉图

和S_dis的直流复小波子带的加权后立体视觉图

中所有的坐标位置相同的两个图像块之间的梯度结构相似度，将S_org的直流复小波子带的加权后立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块和S_dis的直流复小波子带的加权后立体视觉图中坐标位置为(x,y)的图像块之间的梯度结构相似度记为

${\mathrm{GSSIM}}_{(x,y)}^{\mathrm{DC}}={\left[\frac{(2\×u_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\×u_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}+C_1)}{({\left(u_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(u_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+C_1)}\right]}^{\mathrm{\α}}\×{\left[\frac{(2\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}+C_2)}{({\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+C_2)}\right]}^{\mathrm{\β}}\×{\left[\frac{({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}-\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}+C_3)}{({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}+C_3)}\right]}^{\mathrm{\γ}},$ 其中，

表示中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的均值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的均值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的方差，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的方差，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块与

中坐标位置为(x,y)的图像块的相关系数， ${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}-\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=\frac{\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}((V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)-u_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}})\×(V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)-u_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}))}{\sqrt{\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{(V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)-u_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}})}^2\×\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{(V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)-u_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}})}^2}},$

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值；

计算S_dis相对于S_org的立体视觉评价度量值，记为Q_d， $Q_d=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}(\left(\underset{x=1}{\overset{w^{q,m}-7}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{h^{q,m}-7}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{GSSIM}}_{(x,y)}^{q,m}\right)\×{\mathrm{\ω}}^{q,m})+\left(\underset{x=1}{\overset{w^{\mathrm{DC}}-7}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{h^{\mathrm{DC}}-7}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{GSSIM}}_{(x,y)}^{\mathrm{DC}}\right)\×{\mathrm{\ω}}^{\mathrm{DC}}}{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}^{q,m}+{\mathrm{\ω}}^{\mathrm{DC}}};$

根据S_dis相对于S_org的双目融合质量评价指标值Q_s和S_dis相对于S_org的立体视觉评价度量值Q_d，计算S_dis的图像质量评价分值，记为Q，Q=Q_s×(Q_d)^λ，其中，λ为常数，λ表示乘性系数。

所述的步骤⑤和所述的步骤

中ω^q,m的确定过程为：当q=1或q=2时， ${\mathrm{\ω}}^{q,m}=\frac{{\∫}_{a_m}^{b_m}2.6\×(0.0192+0.114\×f)\×e^{[-{(0.114\×f)}^{1.1}]}}{b_m-a_m};$ 当q=3时， ${\mathrm{\ω}}^{q,m}=\frac{{\∫}_{a_m}^{b_m}2.6\×(0.0192+0.114\×2^{\frac{1}{2}}\×f)\×e^{[-{(0.114\×2^{\frac{1}{2}}\×f)}^{1.1}]}}{b_m-a_m},$ 其中，f表示复小波变换的频率，a_m为区间[0,0.5]分成M个子区间后的第m个子区间的下限， $a_m=\left\{\begin{array}{cc}0& m=1\\ 2\×(m-1)& m>1\end{array}\right.,$ b_m为区间[0,0.5]分成M个子区间后的第m个子区间的上限， $b_m=\left\{\begin{array}{cc}0.5& m=1\\ \frac{0.5}{2\×m}& m>1\end{array}\right.;$

所述的步骤⑤和所述的步骤

中ω^DC的确定过程为：ω^DC=ω^1,M+ω^3,M或ω^DC=ω^2,M+ω^3,M，其中，ω^1,M表示S_org的第M级的第1个方向的复小波子带的双目融合图

和S_dis的第M级的第1个方向的复小波子带的双目融合图的视觉敏感度权值，ω^3,M表示S_org的第M级的第3个方向的复小波子带的双目融合图

和S_dis的第M级的第3个方向的复小波子带的双目融合图

的视觉敏感度权值，ω^2,M表示S_org的第M级的第2个方向的复小波子带的双目融合图

和S_dis的第M级的第2个方向的复小波子带的双目融合图

的视觉敏感度权值。

所述的步骤⑨的具体过程为：

⑨-1、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的背景亮度的恰可觉察失真值，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的背景亮度的恰可觉察失真值记为

其中，在此1≤x≤w^q，m-4，1≤y≤h^q，m-4，

B(h₁,h₂)为平均背景亮度算子B中下标为(h₁,h₂)处的值，1≤h₁≤5,1≤h₂≤5，

表示中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(h₁,h₂)的像素点的像素值；

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的背景亮度的恰可觉察失真值，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的背景亮度的恰可觉察失真值记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4，1≤y≤h^DC-4， $\stackrel{\‾}{V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}}=\frac{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(h_1,h_2)\×B(h_1,h_2)}{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}B(h_1,h_2)},$ 表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(h₁,h₂)的像素点的像素值；

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的背景亮度的恰可觉察失真值，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图中坐标位置为(x,y)的图像块的背景亮度的恰可觉察失真值记为

其中，在此1≤x≤w^q，m-4，1≤y≤h^q，m-4， $\stackrel{\‾}{V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}}=\frac{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}(h_1,h_2)\×B(h_1,h_2)}{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}B(h_1,h_2)},$

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(h₁,h₂)的像素点的像素值；

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的背景亮度的恰可觉察失真值，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的背景亮度的恰可觉察失真值记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4，1≤y≤h^DC-4， $\stackrel{\‾}{V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}}=\frac{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(h_1,h_2)\×B(h_1,h_2)}{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}B(h_1,h_2)},$

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(h₁,h₂)的像素点的像素值；

⑨-2、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值记为

${\mathrm{VT}}_{\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}=\underset{k=\mathrm{1,2,3,4}}{\max }\left\{\right|\frac{1}{16}\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}(h_1,h_2)\×G_k(h_1,h_2)\left|\right\}\×{\mathrm{\β}}^{\′},$ 其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，max()为取最大值函数，在此“||”为取绝对值符号，G_k(h₁,h₂)表示第k个方向的高斯平均加权因子G_k中下标为(h₁,h₂)处的加权值，第1个方向的高斯平均加权因子G₁为水平方向的高斯平均加权因子，第2个方向的高斯平均加权因子G₂为垂直方向的高斯平均加权因子，第3个方向的高斯平均加权因子G₃为45度角方向的高斯平均加权因子，第4个方向的高斯平均加权因子G₄为135度角方向的高斯平均加权因子，β'为调节因子；

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值记为

${\mathrm{VT}}_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\underset{k=\mathrm{1,2,3,4}}{\max }\left\{\right|\frac{1}{16}\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(h_1,h_2)\×G_k(h_1,h_2)\left|\right\}\×{\mathrm{\β}}^{\′},$ 其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4；

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值记为

${\mathrm{VT}}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}=\underset{k=\mathrm{1,2,3,4}}{\max }\left\{\right|\frac{1}{16}\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}(h_1,h_2)\×G_k(h_1,h_2)\left|\right\}\×{\mathrm{\β}}^{\′},$ 其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4；

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值记为

${\mathrm{VT}}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\underset{k=\mathrm{1,2,3,4}}{\max }\left\{\right|\frac{1}{16}\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(h_1,h_2)\×G_k(h_1,h_2)\left|\right\}\×{\mathrm{\β}}^{\′},$ 其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4；

⑨-3、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图的空间对比灵敏度，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

的空间对比灵敏度记为

${\mathrm{CSF}}_{\mathrm{org}}^{q,m}=2.6\×(0.0192+0.114\×f_{\mathrm{org}}^{q,m})\×e^{(-{(0.114\×f_{\mathrm{org}}^{q,m})}^{1.1})},$ 表示

的空间频率，

表示

的行频率， $f_{R,\mathrm{org}}^{q,m}=\sqrt{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\underset{i=1}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=2}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{org}}^{q,m}(i,j)-V_{\mathrm{org}}^{q,m}(i,j-1)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j-1)的像素点的像素值，

表示

的列频率， $f_{C,\mathrm{org}}^{q,m}=\sqrt{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\underset{i=2}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{org}}^{q,m}(i,j)-V_{\mathrm{org}}^{q,m}(i-1,j)]}^2},$ 表示

中坐标位置为(i-1,j)的像素点的像素值；

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

的空间对比灵敏度，记为

${\mathrm{CSF}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=2.6\×(0.0192+0.114\×f_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}})\×e^{(-{(0.114\×f_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}})}^{1.1})},$

表示的空间频率，

表示

的行频率， $f_{R,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\underset{i=1}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=2}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i,j)-V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i,j-1)]}^2},$ 表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j-1)的像素点的像素值，

表示

的列频率， $f_{C,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\underset{i=2}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i,j)-V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i-1,j)]}^2},$

表示中坐标位置为(i-1,j)的像素点的像素值；

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图的空间对比灵敏度，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

的空间对比灵敏度记为

${\mathrm{CSF}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}=2.6\×(0.0192+0.114\×f_{\mathrm{dis}}^{q,m})\×e^{(-{(0.114\×f_{\mathrm{dis}}^{q,m})}^{1.1})},$

表示

的空间频率， 表示

的行频率， $f_{R,\mathrm{dis}}^{q,m}=\sqrt{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\underset{i=1}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=2}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i,j)-V_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i,j-1)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j-1)的像素点的像素值，表示

的列频率， $f_{C,\mathrm{dis}}^{q,m}=\sqrt{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\underset{i=2}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i,j)-V_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i-1,j)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i-1,j)的像素点的像素值；

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

的空间对比灵敏度，记为

${\mathrm{CSF}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=2.6\×(0.0192+0.114\×f_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}})\×e^{(-{(0.114\×f_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}})}^{1.1})},$

表示

的空间频率，

表示

的行频率， $f_{R,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\underset{i=1}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=2}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i,j)-V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i,j-1)]}^2},$ 表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示中坐标位置为(i,j-1)的像素点的像素值，

表示

的列频率， $f_{C,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\underset{i=2}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i,j)-V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i-1,j)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i-1,j)的像素点的像素值；

⑨-4、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的中心凹位置权重，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图中坐标位置为(x,y)的图像块的中心凹位置权重记为

其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，在此i_c和j_c分别表示

中的中心像素点的横坐标和纵坐标， $i_c=\frac{w^{q,m}}{2},j_c=\frac{h^{q,m}}{2},$ σ表示高斯函数的尺度参数， $\mathrm{\σ}=\sqrt{{i_c}^2+{j_c}^2};$

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的中心凹位置权重，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的中心凹位置权重记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4，在此i_c和j_c分别表示

中的中心像素点的横坐标和纵坐标，

σ表示高斯函数的尺度参数， $\mathrm{\σ}=\sqrt{{i_c}^2+{j_c}^2};$

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的中心凹位置权重，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的中心凹位置权重记为

其中，在此1≤i≤w^q,m-4,1≤j≤h^q,m-4，在此i_c和j_c分别表示

中的中心像素点的横坐标和纵坐标， $i_c=\frac{w^{q,m}}{2},j_c=\frac{h^{q,m}}{2},$ σ表示高斯函数的尺度参数， $\mathrm{\σ}=\sqrt{{i_c}^2+{j_c}^2};$

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的中心凹位置权重，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的中心凹位置权重记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4，在此i_c和j_c分别表示中的中心像素点的横坐标和纵坐标，

σ表示高斯函数的尺度参数， $\mathrm{\σ}=\sqrt{{i_c}^2+{j_c}^2};$

⑨-5、依据Canny边缘算子分别将S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图、S_org的直流复小波子带的立体视觉图

S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图和S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的图像块划分到边缘区域或非边缘区域；

计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值，记为

其中，max()为取最大值函数，min()为取最小值函数；

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的双目恰可觉察失真值，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值，记为

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值，记为

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值，记为

⑨-6、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，记为 $W_{\mathrm{BJND},\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}=\frac{{\mathrm{BJND}}_{\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}-{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{org}}^{q,m}}{{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{org}}^{q,m}-{\mathrm{BJND}}_{\min ,\mathrm{org}}^{q,m}},$ 其中，表示S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最大值，

表示S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最小值；

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，记为

$W_{\mathrm{BJND},\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\frac{{\mathrm{BJND}}_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}}{{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\min ,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}},$ 其中，表示S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最大值，

表示S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最小值；

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，记为

$W_{\mathrm{BJND},\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\frac{{\mathrm{BJND}}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}}{{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\min ,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}},$ 其中，表示S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最大值，

表示S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最小值；

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，记为 $W_{\mathrm{BJND},\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\frac{{\mathrm{BJND}}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}}{{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\min ,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}},$ 其中，

表示S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最大值，表示S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最小值。

所述的步骤⑨-1中平均背景亮度算子 $B=\left[\begin{array}{ccccc}1& 1& 1& 1& 1\\ 1& 2& 2& 2& 1\\ 1& 2& 0& 2& 1\\ 1& 2& 2& 2& 1\\ 1& 1& 1& 1& 1\end{array}\right];$ 所述的步骤⑨-2中 $G_1=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 0& 0& 0\\ 1& 3& 8& 3& 1\\ 0& 0& 0& 0& 0\\ -1& -3& -8& -3& -1\\ 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right],G_2=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 8& 3& 0& 0\\ 1& 3& 0& -3& -1\\ 0& 0& -3& -8& 0\\ 0& 0& -1& 0& 0\end{array}\right],G_3=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 3& 8& 0\\ -1& -3& 0& 3& 1\\ 0& -8& -3& 0& 0\\ 0& 0& -1& 0& 0\end{array}\right],$ $G_4=\left[\begin{array}{ccccc}0& 1& 0& -1& 0\\ 0& 3& 0& -3& 0\\ 0& 8& 0& -8& 0\\ 0& 3& 0& -3& 0\\ 0& 1& 0& -1& 0\end{array}\right];$ 所述的步骤⑨-2中β'=2/17。

所述的步骤中λ的获取过程为：

、采用n幅无失真的立体图像建立其在不同失真类型不同失真程度下的失真立体图像集，该失真立体图像集包括多幅失真的立体图像，其中，n≥1；

、采用主观质量评价方法获取该失真立体图像集中的每幅失真的立体图像的平均主观评分差值，记为DMOS，DMOS=100-MOS，其中，MOS表示主观评分均值，DMOS∈[0,100]；

、根据步骤①至步骤

的操作过程，计算该失真立体图像集中的每幅失真的立体图像相对于对应的无失真的立体图像的双目融合质量评价指标值Q_s和立体视觉评价度量值Q_d；

、采用乘性加权的数学拟合方法Q=Q_s×(Q_d)^λ拟合该失真立体图像集中的每幅失真的立体图像的平均主观评分差值DMOS及每幅失真的立体图像相对于对应的无失真的立体图像的双目融合质量评价指标值和立体视觉评价度量值，得到λ值。

与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明方法从人类双目信息的传输过程角度考虑，即人眼双目视觉信息从光信号进入双眼后，先经过了简单细胞来确定双眼各自接收的信息，再传输复杂细胞来汇聚来自双眼的信息；接着进入到更高层次的视皮层进行加工处理，如双目竞争、双目融合、双目抑制等特性；最后由人的大脑感知信息，认识世界，对上述本发明方法通过复小波变换来获取简单细胞信息矩阵，再根据这些复小波变换的各项系数汇聚成复杂细胞信息矩阵；接着在这些复杂细胞信息矩阵基础上，进行两方面的评价，一是融合双目复杂细胞信息矩阵得到双目融合图像，再根据人眼对不同频率的双目信息具有不同视觉敏感度特性，最后得到双目融合图像评价质量；二是从复杂细胞信息矩阵中提取双目立体感知信息，从立体视差角度考虑，再结合双目的掩蔽特性，人眼在视觉感知过程中会受到背景亮度的变化、纹理掩蔽特性及空间对比灵敏度等特性的影响，来获取立体视觉感知评价质量；最后结合这两部分的评价得到最终的立体图像质量评价结果，而该评价结果与人眼的主观感知性能具有较好的一致性，更加符合人眼的主观感知。

附图说明

图1为本发明方法的总体实现框图；

图2a为Akko&Kayo(640×480)立体图像；

图2b为Alt Moabit(1024×768)立体图像；

图2c为Balloons(1024×768)立体图像；

图2d为Door Flowers(1024×768)立体图像；

图2e为Kendo(1024×768)立体图像；

图2f为Leaving Laptop(1024×768)立体图像；

图2g为Lovebird1(1024×768)立体图像；

图2h为Newspaper(1024×768)立体图像；

图2i为Xmas(640×480)立体图像；

图2j为Puppy(720×480)立体图像；

图2k为Soccer2(720×480)立体图像；

图2l为Horse(480×270)立体图像；

图3a为乘性系数λ与评价指标CC的拟合曲线；

图3b为乘性系数λ与评价指标SROCC的拟合曲线；

图3c为乘性系数λ与评价指标RMSE的拟合曲线。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

本发明提出的一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法，其总体实现框图如图1所示，其总体处理过程为：令L_org表示原始的无失真的立体图像的左视点图像的亮度图，令R_org表示原始的无失真的立体图像的右视点图像的亮度图，令L_dis表示待评价的失真的立体图像的左视点图像的亮度图，令R_dis表示待评价的失真的立体图像的右视点图像的亮度图；对L_org、R_org、L_dis和R_dis分别实施M级复小波变换，得到的系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，其中，1≤M≤5；根据L_org、R_org、L_dis和R_dis各自对应的简单细胞信息矩阵获取对应的复杂细胞信息矩阵；根据L_org和R_org各自对应的复杂细胞信息矩阵，获取原始的无失真的立体图像对应的双目融合图，并根据L_dis和R_dis各自对应的复杂细胞信息矩阵，获取待评价的失真的立体图像对应的双目融合图；根据原始的无失真的立体图像对应的双目融合图和待评价的失真的立体图像对应的双目融合图，获取待评价的失真的立体图像相对于原始的无失真的立体图像的双目融合质量评价指标值；根据L_org和R_org各自对应的复杂细胞信息矩阵，获取原始的无失真的立体图像对应的立体视觉图，并根据L_dis和R_dis各自对应的复杂细胞信息矩阵，获取待评价的失真的立体图像对应的立体视觉图；获取原始的无失真的立体图像对应的立体视觉图中的每个5×5的图像块的双目恰可觉察失真值及双目恰可觉察失真值的失真权重，并获取待评价的失真的立体图像对应的立体视觉图中的每个5×5的图像块的双目恰可觉察失真值及双目恰可觉察失真值的失真权重；利用原始的无失真的立体图像对应的立体视觉图中的每个5×5的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，获得原始的无失真的立体图像对应的加权后立体视觉图，并利用待评价的失真的立体图像对应的立体视觉图中的每个5×5的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，获得待评价的失真的立体图像对应的加权后立体视觉图；获取原始的无失真的立体图像对应的加权后立体视觉图和待评价的失真的立体图像对应的加权后立体视觉图中位置相同的图像块之间的梯度结构相似度，再根据梯度结构相似度获取待评价的失真的立体图像相对于原始的无失真的立体图像的立体视觉评价度量值；根据双目融合质量评价指标值和立体视觉评价度量值，获取待评价的失真的立体图像的图像质量评价分值。

本发明方法具体包括以下步骤：

①令S_org表示原始的无失真的立体图像，令S_dis表示待评价的失真的立体图像，然后分别将S_org的左视点图像和右视点图像以及S_dis的左视点图像和右视点图像从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间，得到S_org的左视点图像的亮度图（Y通道图）、第一色度图（U通道图）、第二色度图（V通道图），S_org的右视点图像的亮度图、第一色度图、第二色度图，S_dis的左视点图像的亮度图、第一色度图、第二色度图，S_dis的右视点图像的亮度图、第一色度图、第二色度图，将S_org的左视点图像的亮度图记为L_org，将S_org的右视点图像的亮度图记为R_org，将S_dis的左视点图像的亮度图记为L_dis，将S_dis的右视点图像的亮度图记为R_dis。

②对L_org实施M级复小波变换，得到每级的三个方向的复小波子带的系数矩阵、一个直流复小波子带的系数矩阵，并将这些系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，将L_org实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的系数矩阵记为

将L_org实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的系数矩阵记为

其中，1≤M≤5，1≤m≤M，三个方向分别为水平方向、垂直方向和对角线方向，q=1,2,3，当q=1时第q个方向为水平方向、当q=2时第q个方向为垂直方向、当q=3时第q个方向为对角线方向。

对R_org实施M级复小波变换，得到每级的三个方向的复小波子带的系数矩阵、一个直流复小波子带的系数矩阵，并将这些系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，将R_org实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的系数矩阵记为

将R_org实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的系数矩阵记为

对L_dis实施M级复小波变换，得到每级的三个方向的复小波子带的系数矩阵、一个直流复小波子带的系数矩阵，并将这些系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，将L_dis实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的系数矩阵记为

将L_dis实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的系数矩阵记为

对R_dis实施M级复小波变换，得到每级的三个方向的复小波子带的系数矩阵、一个直流复小波子带的系数矩阵，并将这些系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，将R_dis实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的系数矩阵记为

将R_dis实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的系数矩阵记为

③获取L_org实施M级复小波变换后得到的每级的三个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，将L_org实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵记为

其中， $p_{\mathrm{org},L}^{q,m}=\left|E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)\right)}^2},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{q,m}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)}\right),$ exp()表示以自然基数e为底的指数函数，符号“||”为求复数的模值，arctan()表示反正切函数，表示

的实部，表示的虚部；并获取L_org实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的复杂细胞信息矩阵，记为

其中， $p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}=\left|E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)}\right),$ 表示

的实部，表示

的虚部。

获取R_org实施M级复小波变换后得到的每级的三个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，将R_org实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵记为

其中， $p_{\mathrm{org},R}^{q,m}=\left|E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{q,m}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)}\right),$

表示

的实部，表示的虚部；并获取R_org实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的复杂细胞信息矩阵，记为

其中， $p_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}=\left|E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)}\right),$

表示

的实部，

表示

的虚部。

获取L_dis实施M级复小波变换后得到的每级的三个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，将L_dis实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵记为

其中， $p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}=\left|E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{q,m}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)}\right),$

表示的实部，

表示

的虚部；并获取L_dis实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的复杂细胞信息矩阵，记为

其中， $p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}=\left|E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)}\right),$

表示

的实部，

表示

的虚部。

获取R_dis实施M级复小波变换后得到的每级的三个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，将R_dis实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵记为

其中， $p_{\mathrm{dis},R}^{q,m}=\left|E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{q,m}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)}\right),$

表示

的实部，

表示

的虚部；并获取R_dis实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的复杂细胞信息矩阵，记为

其中， $p_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}=\left|E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2},$ ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)}\right),$

表示

的实部，

表示

的虚部。

④根据L_org实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵和R_org实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，获取S_org的每级的每个方向的复小波子带的双目融合图，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的双目融合图记为

$B_{\mathrm{org}}^{q,m}=|C_{\mathrm{org},L}^{q,m}+C_{\mathrm{org},R}^{q,m}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)}^2+p_{\mathrm{org},L}^{q,m}{p}_{\mathrm{org},R}^{q,m}\cos \left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\right)},$ 其中，符号“||”为求复数的模值，cos()为求余弦函数，

并根据

和

获取S_org的直流复小波子带的双目融合图，记为

$B_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=|C_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}+C_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}{p}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\cos \left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)},$ 其中， $\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}.$

根据L_dis实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵和R_dis实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，获取S_dis的每级的每个方向的复小波子带的双目融合图，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的双目融合图记为

$B_{\mathrm{dis}}^{q,m}=|C_{\mathrm{dis},L}^{q,m}+C_{\mathrm{dis},R}^{q,m}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)}^2+p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}{p}_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\cos \left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}\right)},$ 其中， $\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{q,m}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{q,m};$ 并根据

和获取S_dis的直流复小波子带的双目融合图，记为 $B_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=|C_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}+C_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}{p}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\cos \left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)},$ 其中， $\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}.$

⑤计算S_org与S_dis所有的同级的同方向的两个复小波子带的双目融合图的双目融合峰值信噪比，将与

的双目融合峰值信噪比记为BFPSNR^q,m， ${\mathrm{SFPSNR}}^{q,m}=\frac{1}{10}\×\log \frac{{255}^2}{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\×L^{q,m}\×{\mathrm{\ω}}^{q,m}},$ 其中，w^q,m表示

和

的宽度，h^q,m表示

和

的高度， $L^{q,m}=\underset{i=1}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}{|B_{\mathrm{org}}^{q,m}(i-j)-B_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i,j)|}^1,$ “||¹”为1范数符号，

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，ω^q,m表示和

的视觉敏感度权值。

计算S_org的直流复小波子带的双目融合图

与S_dis的直流复小波子带的双目融合图

的双目融合峰值信噪比，记为BFPSNR^DC， ${\mathrm{SFPSNR}}^{\mathrm{DC}}=\frac{1}{10}\×\log \frac{{255}^2}{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\×L^{\mathrm{DC}}\×{\mathrm{\ω}}^{\mathrm{DC}}},$ 其中，w^DC表示

和

的宽度，h^DC表示

和

的高度， $L^{\mathrm{DC}}=\underset{i=1}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}{|B_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i-j)-B_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i,j)|}^1,$ “||¹”为1范数符号，

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，ω^DC表示

和

的视觉敏感度权值。

⑥计算S_dis相对于S_org的双目融合质量评价指标值，记为Q_s， $Q_s=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{BFPSNR}}^{q,m}+{\mathrm{BFPSNR}}^{\mathrm{DC}}}{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}^{q,m}+{\mathrm{\ω}}^{\mathrm{DC}}}.$

⑦根据L_org实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵和R_org实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，获取S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图记为

$V_{\mathrm{org}}^{q,m}=|C_{\mathrm{org},L}^{q,m}-C_{\mathrm{org},R}^{q,m}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)}^2-p_{\mathrm{org},L}^{q,m}{p}_{\mathrm{org},R}^{q,m}\cos \left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\right)},$ 其中，符号“||”为求复数的模值，cos()为求余弦函数，

并根据

和

获取S_org的直流复小波子带的立体视觉图，记为

$V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=|C_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}-C_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)}^2-p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}{p}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\cos \left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)},$ 其中， $\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}.$

根据L_dis实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵和R_dis实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，获取S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图记为

$V_{\mathrm{dis}}^{q,m}=|C_{\mathrm{dis},L}^{q,m}-C_{\mathrm{dis},R}^{q,m}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)}^2-p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}{p}_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\cos \left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}\right)},$ 其中， $\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{q,m}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{q,m};$ 并根据

和

获取S_dis的直流复小波子带的立体视觉图，记为

$V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=|C_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}-C_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)}^2-p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}{p}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\cos \left(\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)},$ 其中， $\mathrm{\Δ}{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}.$

⑧采用尺寸大小为5×5的滑动窗口在S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中逐像素点移动，将S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图分割成多个相重叠的且尺寸大小为5×5的图像块；采用尺寸大小为5×5的滑动窗口在

中逐像素点移动，将

分割成多个相重叠的且尺寸大小为5×5的图像块。

采用尺寸大小为5×5的滑动窗口在S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中逐像素点移动，将S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图分割成多个相重叠的且尺寸大小为5×5的图像块；采用尺寸大小为5×5的滑动窗口在

中逐像素点移动，将

分割成多个相重叠的且尺寸大小为5×5的图像块。

⑨分别获取S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图及S_org的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值及双目恰可觉察失真值的失真权重。

分别获取S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图及S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值及双目恰可觉察失真值的失真权重。

在此具体实施例中，步骤⑨的具体过程为：

⑨-1、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的背景亮度的恰可觉察失真值，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图中坐标位置为(x,y)的图像块的背景亮度的恰可觉察失真值记为

其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，

B(h₁,h₂)为平均背景亮度算子B中下标为(h₁,h₂)处的值，1≤h₁≤5,1≤h₂≤5，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(h₁,h₂)的像素点的像素值。

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的背景亮度的恰可觉察失真值，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图中坐标位置为(x,y)的图像块的背景亮度的恰可觉察失真值记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4， $\stackrel{\‾}{V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}}=\frac{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(h_1,h_2)\×B(h_1,h_2)}{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}B(h_1,h_2)},$

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(h₁,h₂)的像素点的像素值。

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的背景亮度的恰可觉察失真值，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的背景亮度的恰可觉察失真值记为

其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4， $\stackrel{\‾}{V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}}=\frac{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}(h_1,h_2)\×B(h_1,h_2)}{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}B(h_1,h_2)},$

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(h₁,h₂)的像素点的像素值。

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的背景亮度的恰可觉察失真值，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的背景亮度的恰可觉察失真值记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4， $\stackrel{\‾}{V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}}=\frac{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(h_1,h_2)\×B(h_1,h_2)}{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}B(h_1,h_2)},$

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(h₁,h₂)的像素点的像素值。

在此，平均背景亮度算子 $B=\left[\begin{array}{ccccc}1& 1& 1& 1& 1\\ 1& 2& 2& 2& 1\\ 1& 2& 0& 2& 1\\ 1& 2& 2& 2& 1\\ 1& 1& 1& 1& 1\end{array}\right].$

⑨-2、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值记为

${\mathrm{VT}}_{\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}=\underset{k=\mathrm{1,2,3,4}}{\max }\left\{\right|\frac{1}{16}\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}(h_1,h_2)\×G_k(h_1,h_2)\left|\right\}\×{\mathrm{\β}}^{\′},$ 其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，max()为取最大值函数，在此“||”为取绝对值符号，G_k(h₁,h₂)表示第k个方向的高斯平均加权因子G_k中下标为(h₁,h₂)处的加权值，第1个方向的高斯平均加权因子G₁为水平方向的高斯平均加权因子，第2个方向的高斯平均加权因子G₂为垂直方向的高斯平均加权因子，第3个方向的高斯平均加权因子G₃为45度角方向的高斯平均加权因子，第4个方向的高斯平均加权因子G₄为135度角方向的高斯平均加权因子，β'为调节因子。

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值记为

${\mathrm{VT}}_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\underset{k=\mathrm{1,2,3,4}}{\max }\left\{\right|\frac{1}{16}\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(h_1,h_2)\×G_k(h_1,h_2)\left|\right\}\×{\mathrm{\β}}^{\′},$ 其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4。

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值记为

${\mathrm{VT}}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}=\underset{k=\mathrm{1,2,3,4}}{\max }\left\{\right|\frac{1}{16}\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}(h_1,h_2)\×G_k(h_1,h_2)\left|\right\}\×{\mathrm{\β}}^{\′},$ 其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4。

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值记为

${\mathrm{VT}}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\underset{k=\mathrm{1,2,3,4}}{\max }\left\{\right|\frac{1}{16}\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(h_1,h_2)\×G_k(h_1,h_2)\left|\right\}\×{\mathrm{\β}}^{\′},$ 其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4。

在此， $G_1=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 0& 0& 0\\ 1& 3& 8& 3& 1\\ 0& 0& 0& 0& 0\\ -1& -3& -8& -3& -1\\ 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right],G_2=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 8& 3& 0& 0\\ 1& 3& 0& -3& -1\\ 0& 0& -3& -8& 0\\ 0& 0& -1& 0& 0\end{array}\right],G_3=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 3& 8& 0\\ -1& -3& 0& 3& 1\\ 0& -8& -3& 0& 0\\ 0& 0& -1& 0& 0\end{array}\right],$ $G_4=\left[\begin{array}{ccccc}0& 1& 0& -1& 0\\ 0& 3& 0& -3& 0\\ 0& 8& 0& -8& 0\\ 0& 3& 0& -3& 0\\ 0& 1& 0& -1& 0\end{array}\right];$ β'=2/17，该值是经主观实验得到。

⑨-3、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图的空间对比灵敏度，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

的空间对比灵敏度记为

${\mathrm{CSF}}_{\mathrm{org}}^{q,m}=2.6\×(0.0192+0.114\×f_{\mathrm{org}}^{q,m})\×e^{(-{(0.114\×f_{\mathrm{org}}^{q,m})}^{1.1})},$

表示

的空间频率， $f_{\mathrm{org}}^{q,m}=\sqrt{{\left(f_{R,\mathrm{org}}^{q,m}\right)}^2+{\left(f_{C,\mathrm{org}}^{q,m}\right)}^2},$

表示

的行频率， $f_{R,\mathrm{org}}^{q,m}=\sqrt{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\underset{i=1}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=2}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{org}}^{q,m}(i,j)-V_{\mathrm{org}}^{q,m}(i,j-1)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示

中坐标位置为(i,j-1)的像素点的像素值，表示

的列频率， $f_{C,\mathrm{org}}^{q,m}=\sqrt{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\underset{i=2}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{org}}^{q,m}(i,j)-V_{\mathrm{org}}^{q,m}(i-1,j)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i-1,j)的像素点的像素值。

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

的空间对比灵敏度，记为

${\mathrm{CSF}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=2.6\×(0.0192+0.114\×f_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}})\×e^{(-{(0.114\×f_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}})}^{1.1})},$

表示

的空间频率， $f_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{{\left(f_{R,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(f_{C,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2},$

表示

的行频率， $f_{R,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\underset{i=1}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=2}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i,j)-V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i,j-1)]}^2},$

表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示中坐标位置为(i,j-1)的像素点的像素值，

表示

的列频率， $f_{C,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\underset{i=2}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i,j)-V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i-1,j)]}^2},$

表示中坐标位置为(i-1,j)的像素点的像素值。

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图的空间对比灵敏度，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

的空间对比灵敏度记为

${\mathrm{CSF}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}=2.6\×(0.0192+0.114\×f_{\mathrm{dis}}^{q,m})\×e^{(-{(0.114\×f_{\mathrm{dis}}^{q,m})}^{1.1})},$

表示

的空间频率， $f_{\mathrm{dis}}^{q,m}=\sqrt{{\left(f_{R,\mathrm{dis}}^{q,m}\right)}^2+{\left(f_{C,\mathrm{dis}}^{q,m}\right)}^2},$

表示的行频率， $f_{R,\mathrm{dis}}^{q,m}=\sqrt{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\underset{i=1}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=2}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i,j)-V_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i,j-1)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j-1)的像素点的像素值，

表示

的列频率， $f_{C,\mathrm{dis}}^{q,m}=\sqrt{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\underset{i=2}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i,j)-V_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i-1,j)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i-1,j)的像素点的像素值。

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

的空间对比灵敏度，记为 ${\mathrm{CSF}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=2.6\×(0.0192+0.114\×f_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}})\×e^{(-{(0.114\×f_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}})}^{1.1})},$

表示

的空间频率， $f_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{{\left(f_{R,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(f_{C,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2},$

表示

的行频率， $f_{R,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\underset{i=1}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=2}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i,j)-V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i,j-1)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j-1)的像素点的像素值，

表示

的列频率， $f_{C,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\underset{i=2}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}{[V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i,j)-V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i-1,j)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i-1,j)的像素点的像素值。

⑨-4、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的中心凹位置权重，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的中心凹位置权重记为

其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，在此i_c和j_c分别表示中的中心像素点的横坐标和纵坐标， $i_c=\frac{w^{q,m}}{2},j_c=\frac{h^{q,m}}{2},$ σ表示高斯函数的尺度参数， $\mathrm{\σ}=\sqrt{{i_c}^2+{j_c}^2}.$

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的中心凹位置权重，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的中心凹位置权重记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4，在此i_c和j_c分别表示

中的中心像素点的横坐标和纵坐标，

σ表示高斯函数的尺度参数， $\mathrm{\σ}=\sqrt{{i_c}^2+{j_c}^2}.$

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的中心凹位置权重，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的中心凹位置权重记为

其中，在此1≤i≤w^q,m-4,1≤j≤h^q,m-4，在此i_c和j_c分别表示

中的中心像素点的横坐标和纵坐标， $i_c=\frac{w^{q,m}}{2},j_c=\frac{h^{q,m}}{2},$ σ表示高斯函数的尺度参数， $\mathrm{\σ}=\sqrt{{i_c}^2+{j_c}^2}.$

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的中心凹位置权重，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的中心凹位置权重记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4，在此i_c和j_c分别表示

中的中心像素点的横坐标和纵坐标，

σ表示高斯函数的尺度参数， $\mathrm{\σ}=\sqrt{{i_c}^2+{j_c}^2}.$

⑨-5、依据Canny边缘算子分别将S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图、S_org的直流复小波子带的立体视觉图

S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图和S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的图像块划分到边缘区域或非边缘区域。

计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值，记为

其中，max()为取最大值函数，min()为取最小值函数。

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的双目恰可觉察失真值，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值，记为

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值，记为

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的双目恰可觉察失真值，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值，记为

⑨-6、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，记为

$W_{\mathrm{BJND},\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}=\frac{{\mathrm{BJND}}_{\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}-{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{org}}^{q,m}}{{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{org}}^{q,m}-{\mathrm{BJND}}_{\min ,\mathrm{org}}^{q,m}},$ 其中，

表示S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最大值，

表示S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最小值。

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，记为

$W_{\mathrm{BJND},\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\frac{{\mathrm{BJND}}_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}}{{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\min ,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}},$ 其中，

表示S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最大值，

表示S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最小值。

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，记为

$W_{\mathrm{BJND},\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}=\frac{{\mathrm{BJND}}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}-{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{dis}}^{q,m}}{{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{dis}}^{q,m}-{\mathrm{BJND}}_{\min ,\mathrm{dis}}^{q,m}},$ 其中，

表示S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最大值，

表示S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最小值。

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，记为

$W_{\mathrm{BJND},\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\frac{{\mathrm{BJND}}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}}{{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\min ,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}},$ 其中，

表示S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最大值，表示S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最小值。

⑩对S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块进行失真权重加权，得到S_org的每级的每个方向的复小波子带的加权后立体视觉图，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的加权后立体视觉图记为

将中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值记为

其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，1≤u≤5,1≤v≤5，表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重。

对

中的每个图像块进行失真权重加权，得到S_org的直流复小波子带的加权后立体视觉图，将S_org的直流复小波子带的加权后立体视觉图记为将

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4，1≤u≤5,1≤v≤5，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重。

对S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块进行失真权重加权，得到S_dis的每级的每个方向的复小波子带的加权后立体视觉图，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的加权后立体视觉图记为将

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值记为

其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，1≤u≤5,1≤v≤5，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重。

对

中的每个图像块进行失真权重加权，得到S_dis的直流复小波子带的加权后立体视觉图，将S_dis的直流复小波子带的加权后立体视觉图记为

将中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4，1≤u≤5,1≤v≤5，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重。

计算S_org和S_dis同级的同个方向的复小波子带的加权后立体视觉图中所有的坐标位置相同的两个图像块之间的梯度结构相似度，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的加权后立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块和S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的加权后立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块之间的梯度结构相似度记为 ${\mathrm{GSSIM}}_{(x,y)}^{q,m}={\left[\frac{(2\×u_{\mathrm{org}}^{q,m}\×u_{\mathrm{dis}}^{q,m}+C_1)}{({\left(u_{\mathrm{org}}^{q,m}\right)}^2+{\left(u_{\mathrm{dis}}^{q,m}\right)}^2+C_1)}\right]}^{\mathrm{\α}}\×{\left[\frac{(2\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}+C_2)}{({\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\right)}^2+{\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}\right)}^2+C_2)}\right]}^{\mathrm{\β}}\×{\left[\frac{({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}-\mathrm{dis}}^{q,m}+C_3)}{({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}+C_3)}\right]}^{\mathrm{\γ}},$ 其中，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的均值，表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的均值，

表示中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的方差，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的方差，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块与中坐标位置为(x,y)的图像块的相关系数， ${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}-\mathrm{dis}}^{q,m}=\frac{\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}((V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)-u_{\mathrm{org}}^{q,m})\×(V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)-u_{\mathrm{dis}}^{q,m}))}{\sqrt{\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{(V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)-u_{\mathrm{org}}^{q,m})}^2\×\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{(V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)-u_{\mathrm{dis}}^{q,m})}^2}},$

表示中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，C₁、C₂、C₃均为防止分母为零的常数，C₁=2.56,C₂=2,C₃=7.68，α=1、β=1、γ=1。

计算S_org的直流复小波子带的加权后立体视觉图

和S_dis的直流复小波子带的加权后立体视觉图

中所有的坐标位置相同的两个图像块之间的梯度结构相似度，将S_org的直流复小波子带的加权后立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块和S_dis的直流复小波子带的加权后立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块之间的梯度结构相似度记为 ${\mathrm{GSSIM}}_{(x,y)}^{\mathrm{DC}}={\left[\frac{(2\×u_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\×u_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}+C_1)}{({\left(u_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(u_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+C_1)}\right]}^{\mathrm{\α}}\×{\left[\frac{(2\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}+C_2)}{({\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+C_2)}\right]}^{\mathrm{\β}}\×{\left[\frac{({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}-\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}+C_3)}{({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}+C_3)}\right]}^{\mathrm{\γ}},$ 其中，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的均值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的均值，

表示中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的方差，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的方差，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块与

中坐标位置为(x,y)的图像块的相关系数， ${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}-\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=\frac{\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}((V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)-u_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}})\×(V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)-u_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}))}{\sqrt{\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{(V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)-u_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}})}^2\×\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{(V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)-u_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}})}^2}},$

表示中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值。

计算S_dis相对于S_org的立体视觉评价度量值，记为Q_d， $Q_d=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}(\left(\underset{x=1}{\overset{w^{q,m}-4}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{h^{q,m}-4}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{GSSIM}}_{(x,y)}^{q,m}\right)\×{\mathrm{\ω}}^{q,m})+\left(\underset{x=1}{\overset{W^{\mathrm{DC}}-4}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{h^{\mathrm{DC}}-4}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{GSSIM}}_{(x,y)}^{\mathrm{DC}}\right)\×{\mathrm{\ω}}^{\mathrm{DC}}}{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}^{q,m}+{\mathrm{\ω}}^{\mathrm{DC}}}.$

根据S_dis相对于S_org的双目融合质量评价指标值Q_s和S_dis相对于S_org的立体视觉评价度量值Q_d，计算S_dis的图像质量评价分值，记为Q，Q=Q_s×(Q_d)^λ，其中，λ为常数，λ表示乘性系数。

在本实施例中，λ的获取过程为：

、采用n幅无失真的立体图像建立其在不同失真类型不同失真程度下的失真立体图像集，该失真立体图像集包括多幅失真的立体图像，其中，n≥1。

、采用主观质量评价方法获取该失真立体图像集中的每幅失真的立体图像的平均主观评分差值，记为DMOS，DMOS=100-MOS，其中，MOS表示主观评分均值，DMOS∈[0,100]。

、根据步骤①至步骤

的操作过程，计算该失真立体图像集中的每幅失真的立体图像相对于对应的无失真的立体图像的双目融合质量评价指标值Q_s和立体视觉评价度量值Q_d。

、采用乘性加权的数学拟合方法Q=Q_s×(Q_d)^λ拟合该失真立体图像集中的每幅失真的立体图像的平均主观评分差值DMOS及每幅失真的立体图像相对于对应的无失真的立体图像的双目融合质量评价指标值和立体视觉评价度量值，得到λ值。在此，λ从[-10,10]范围内通过统计得到最佳的Q值来选取λ。

在本实施例中，步骤⑤和步骤

中ω^q,m的确定过程为：当q=1或q=2时， ${\mathrm{\ω}}^{q,m}=\frac{{\∫}_{a_m}^{b_m}2.6\×(0.0192+0.114\×f)\×e^{[-{(0.114\×f)}^{1.1}]}}{b_m-a_m};$ 当q=3时， ${\mathrm{\ω}}^{q,m}=\frac{{\∫}_{a_m}^{b_m}2.6\×(0.0192+0.114\×2^{\frac{1}{2}}\×f)\×e^{[-{(0.114\×2^{\frac{1}{2}}\×f)}^{1.1}]}}{b_m-a_m},$ 其中，f表示复小波变换的频率，a_m为区间[0,0.5]分成M个子区间后的第m个子区间的下限， $a_m=\left\{\begin{array}{cc}0& m=1\\ \frac{0.5}{2\×(m-1)}& m>1\end{array}\right.,$ b_m为区间[0,0.5]分成M个子区间后的第m个子区间的上限， $b_m=\left\{\begin{array}{cc}0.5& m=1\\ \frac{0.5}{2\×m}& m>1\end{array}\right.;$ ω^DC的确定过程为：ω^DC=ω^1,M+ω^3,M或ω^DC=ω^2,M+ω^3,M，其中，ω^1,M表示S_org的第M级的第1个方向的复小波子带的双目融合图

和S_dis的第M级的第1个方向的复小波子带的双目融合图

的视觉敏感度权值，ω^3,M表示S_org的第M级的第3个方向的复小波子带的双目融合图和S_dis的第M级的第3个方向的复小波子带的双目融合图

的视觉敏感度权值，ω^2,M表示S_org的第M级的第2个方向的复小波子带的双目融合图

和S_dis的第M级的第2个方向的复小波子带的双目融合图

的视觉敏感度权值。

在本实施例中，利用如图2a、图2b、图2c、图2d、图2e、图2f、图2g、图2h、图2i、图2j、图2k、图2l所示的12幅无失真的立体图像，通过对这12幅无失真的立体图像进行五种不同失真类型，且每一种失真类型包括几种不同失真程度下的失真处理，得到共312幅失真的立体图像，其中JPEG压缩的失真的立体图像共60幅，JPEG2000压缩的失真的立体图像共60幅，白噪声失真的立体图像共60幅，高斯模糊失真的立体图像共60幅，H.264编码失真的立体图像共72幅。再对这312幅失真的立体图像采用公知的主观质量评价方法进行主观质量评价，得到这312幅失真的立体图像各自的平均主观评分差值（DMOS，Difference Mean Opinion Scores），即每幅失真的立体图像的主观质量评分值。DMOS为主观评分均值（MOS）和满分（100）的差值，即DMOS=100-MOS，因此，DMOS值越大表示失真的立体图像的质量越差，DMOS值越小表示失真的立体图像的质量越好，且DMOS的取值范围为[0，100]。对上述312幅失真的立体图像和12幅无失真的立体图像根据步骤①至步骤

相同的操作计算得到每幅失真的立体图像相对于相应的无失真的立体图像的双目融合质量评价指标值Q_s和立体视觉评价度量值Q_d。然后采用乘性加权得到这312幅失真的立体图像的DMOS与相应的双目融合质量评价指标值Q_s及立体视觉评价度量值Q_d之间的相关性分析、单调性及误差分析。这里，利用评估图像质量评价方法的3个常用客观参量作为评价指标，即非线性回归条件下的相关系数（CC）、秩排序相关系数（SROCC）及均方误差指标（RMSE）。CC和RMSE反映了立体图像客观评价方法与主观感知质量之间的准确性，SROCC反映了立体图像客观评价方法与主观感知质量之间的单调性。CC、SROCC值越大，说明评价性能越好，RMSE值越小，说明评价性能越好，反之亦然。图3a给出了乘性系数λ与上述312幅失真的立体图像的评价指标CC的拟合曲线，图3b给出了乘性系数λ与上述312幅失真的立体图像的评价指标SROCC的拟合曲线，图3c给出了乘性系数λ与上述312幅失真的立体图像的评价指标RMSE的拟合曲线，图3a、图3b和图3c中的横坐标表示λ的变化值，纵坐标表示相应的评价指标，λ值的大小决定了双目融合质量评价指标值Q_s和立体视觉评价度量值Q_d对图像质量评价分值Q的贡献大小。从图3a、图3b和图3c中可知，λ取值的变化对该立体图像质量客观方法与主观感知之间的评价性能影响较大，都是在十分位上进行波动，在图3a、图3b和图3c中都存在极值点，一个极大值和一个极小值，当λ取值为4时，立体图像质量客观评价方法与主观感知之间的一致性达到最佳，故在本实施方案中取λ=4。

分析本实施例得到的失真的立体图像的图像质量评价分值Q=Q_s×(Q_d)⁴的最终评价结果与平均主观评分差值DMOS之间的相关性。按本实施例计算得到的失真的立体图像的图像质量评价指标Q做四参数Logistic函数非线性拟合，然后分析拟合后的预测值与主观感知之间的相关特性。实验结果如表1所列，CC和SROCC值的取值范围为[0，1]，其值越高说明客观评价方法与DMOS相关性越好，RMSE值越低说明客观评价方法与DMOS相关性越好。根据表1所列的数据可见，CC和SROCC值都超过0.93，除了白噪声失真的SROCC值外，RMSE值低于5.8，说明最终评价结果的输出值Q与平均主观评分差值DMOS之间的相关性很好，与人眼主观感知的结果一致，说明了本发明方法的有效性和可行性。

表1失真的立体图像的图像质量评价分值与平均主观评分差值之间的相关性

	CC	SROCC	RMSE
				高斯模糊失真的立体图像(60幅)	0.9673	0.9626	5.3524
JPEG2000压缩的失真的立体图像(60幅)	0.9582	0.9543	3.4293
				JPEG压缩的失真的立体图像(60幅)	0.9458	0.9491	4.6274
白噪声失真的立体图像(60幅)	0.9464	0.9032	5.0470
				H.264编码失真的立体图像(72幅)	0.9663	0.9617	3.6097
失真立体图像集(312幅)	0.9425	0.9338	5.7430

Claims (6)

1.一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法，其特征在于总体处理过程为：令L_org表示原始的无失真的立体图像的左视点图像的亮度图，令R_org表示原始的无失真的立体图像的右视点图像的亮度图，令L_dis表示待评价的失真的立体图像的左视点图像的亮度图，令R_dis表示待评价的失真的立体图像的右视点图像的亮度图；对L_org、R_org、L_dis和R_dis分别实施M级复小波变换，得到的系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，其中，1≤M≤5；根据L_org、R_org、L_dis和R_dis各自对应的简单细胞信息矩阵获取对应的复杂细胞信息矩阵；根据L_org和R_org各自对应的复杂细胞信息矩阵，获取原始的无失真的立体图像对应的双目融合图，并根据L_dis和R_dis各自对应的复杂细胞信息矩阵，获取待评价的失真的立体图像对应的双目融合图；根据原始的无失真的立体图像对应的双目融合图和待评价的失真的立体图像对应的双目融合图，获取待评价的失真的立体图像相对于原始的无失真的立体图像的双目融合质量评价指标值；根据L_org和R_org各自对应的复杂细胞信息矩阵，获取原始的无失真的立体图像对应的立体视觉图，并根据L_dis和R_dis各自对应的复杂细胞信息矩阵，获取待评价的失真的立体图像对应的立体视觉图；获取原始的无失真的立体图像对应的立体视觉图中的每个5×5的图像块的双目恰可觉察失真值及双目恰可觉察失真值的失真权重，并获取待评价的失真的立体图像对应的立体视觉图中的每个5×5的图像块的双目恰可觉察失真值及双目恰可觉察失真值的失真权重；利用原始的无失真的立体图像对应的立体视觉图中的每个5×5的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，获得原始的无失真的立体图像对应的加权后立体视觉图，并利用待评价的失真的立体图像对应的立体视觉图中的每个5×5的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，获得待评价的失真的立体图像对应的加权后立体视觉图；获取原始的无失真的立体图像对应的加权后立体视觉图和待评价的失真的立体图像对应的加权后立体视觉图中位置相同的图像块之间的梯度结构相似度，再根据梯度结构相似度获取待评价的失真的立体图像相对于原始的无失真的立体图像的立体视觉评价度量值；根据双目融合质量评价指标值和立体视觉评价度量值，获取待评价的失真的立体图像的图像质量评价分值。

2.根据权利要求1所述的一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法，其特征在于具体包括以下步骤：

①令S_org表示原始的无失真的立体图像，令S_dis表示待评价的失真的立体图像，将S_org的左视点图像的亮度图记为L_org，将S_org的右视点图像的亮度图记为R_org，将S_dis的左视点图像的亮度图记为L_dis，将S_dis的右视点图像的亮度图记为R_dis；

②对L_org实施M级复小波变换，得到每级的三个方向的复小波子带的系数矩阵、一个直流复小波子带的系数矩阵，并将这些系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，将L_org实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的系数矩阵记为

将L_org实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的系数矩阵记为

其中，1≤M≤5，1≤m≤M，三个方向分别为水平方向、垂直方向和对角线方向，q=1,2,3，当q=1时第q个方向为水平方向、当q=2时第q个方向为垂直方向、当q=3时第q个方向为对角线方向；

对R_org实施M级复小波变换，得到每级的三个方向的复小波子带的系数矩阵、一个直流复小波子带的系数矩阵，并将这些系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，将R_org实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的系数矩阵记为

将R_org实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的系数矩阵记为

对L_dis实施M级复小波变换，得到每级的三个方向的复小波子带的系数矩阵、一个直流复小波子带的系数矩阵，并将这些系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，将L_dis实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的系数矩阵记为

将L_dis实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的系数矩阵记为

对R_dis实施M级复小波变换，得到每级的三个方向的复小波子带的系数矩阵、一个直流复小波子带的系数矩阵，并将这些系数矩阵作为简单细胞信息矩阵，将R_dis实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的系数矩阵记为将R_dis实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的系数矩阵记为

③获取L_org实施M级复小波变换后得到的每级的三个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，将L_org实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵记为

$C_{\mathrm{org},L}^{q,m}=p_{\mathrm{org},L}^{q,m}\exp \left({\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right),$ 其中， $p_{\mathrm{org},L}^{q,m}=\left|E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)\right)}^2},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{q,m}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)}\right),$ exp()表示以自然基数e为底的指数函数，符号“||”为求复数的模值，arctan()表示反正切函数，表示

的实部，

表示

的虚部；并获取L_org实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的复杂细胞信息矩阵，记为

其中， $p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}=\left|E_{\mathrm{org}.L}^{\mathrm{DC}}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)}\right),$

表示的实部，

表示

的虚部；

获取R_org实施M级复小波变换后得到的每级的三个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，将R_org实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵记为

其中， $p_{\mathrm{org},R}^{q,m}=\left|E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)\right)}^2},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{q,m}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)}\right),$

表示的实部，

表示

的虚部；并获取R_org实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的复杂细胞信息矩阵，记为 其中， $p_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}=\left|E_{\mathrm{org}.R}^{\mathrm{DC}}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)}\right),$

表示

的实部，

表示的虚部；

获取L_dis实施M级复小波变换后得到的每级的三个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，将L_dis实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵记为

其中， $p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}=\left|E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)\right)}^2},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{q,m}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)}\right),$

表示

的实部，

表示

的虚部；并获取L_dis实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的复杂细胞信息矩阵，记为

其中， $p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}=\left|E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)}\right),$ 表示的实部，

表示

的虚部；

获取R_dis实施M级复小波变换后得到的每级的三个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，将R_dis实施第m级复小波变换后得到的第m级的第q个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵记为

其中， $p_{\mathrm{dis},R}^{q,m}=\left|E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)\right)}^2},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{q,m}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)}\right),$ 表示的实部，

表示的虚部；并获取R_dis实施M级复小波变换后得到的直流复小波子带的复杂细胞信息矩阵，记为

其中， $p_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}=\left|E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right|=\sqrt{{\left(\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2+{\left(\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)\right)}^2},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}=\arctan \left(\frac{\mathrm{Im}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)}{\mathrm{Re}\left(E_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)}\right),$

表示

的实部，

表示

的虚部；

④根据L_org实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵和R_org实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，获取S_org的每级的每个方向的复小波子带的双目融合图，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的双目融合图记为

$B_{\mathrm{org}}^{q,m}=|C_{\mathrm{org},L}^{q,m}+C_{\mathrm{org},R}^{q.m}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)}^2+p_{\mathrm{org},L}^{q,m}{p}_{\mathrm{org},R}^{q,m}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\right)},$ 其中，符号“||”为求复数的模值，cos()为求余弦函数， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{q,m}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{q,m};$ 并根据

和

获取S_org的直流复小波子带的双目融合图，记为

$B_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=|C_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}+C_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(P_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}{p}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)},$ 其中， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}};$

根据L_dis实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵和R_dis实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，获取S_dis的每级的每个方向的复小波子带的双目融合图，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的双目融合图记为

$B_{\mathrm{dis}}^{q,m}=|C_{\mathrm{ids},L}^{q,m}+C_{\mathrm{dis},R}^{q.m}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{ids},L}^{q,m}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)}^2+p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}{p}_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}\right)},$ 其中， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{q,m}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{q,m};$ 并根据

和获取S_dis的直流复小波子带的双目融合图，记为

$B_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=|C_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}+C_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(P_{\mathrm{ids},R}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}{p}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)},$ 其中， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{FC}}={\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}};$

⑤计算S_org与S_dis所有的同级的同方向的两个复小波子带的双目融合图的双目融合峰值信噪比，将

与的双目融合峰值信噪比记为BFPSNR^q,m， ${\mathrm{BFPSNR}}^{q,m}=\frac{1}{10}\×\log \frac{{255}^2}{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\×L^{q,m}\×{\mathrm{\ω}}^{q,m}},$ 其中，w^q,m表示和的宽度，h^q,m表示和

的高度， $L^{q,m}=\underset{i=1}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}{|B_{\mathrm{org}}^{q,m}(i,j)-B_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i,j)|}^1,$ “||¹”为1范数符号，

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，ω^q,m表示

和

的视觉敏感度权值；

计算S_org的直流复小波子带的双目融合图

与S_dis的直流复小波子带的双目融合图

的双目融合峰值信噪比，记为BFPSNR^DC， ${\mathrm{BFPSNR}}^{\mathrm{DC}}=\frac{1}{10}\log \frac{{255}^2}{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\×L^{\mathrm{DC}}\×{\mathrm{\ω}}^{\mathrm{DC}}},$ 其中，w^DC表示

和

的宽度，h^DC表示

和

的高度， $L^{\mathrm{DC}}=\underset{i=1}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}{|B_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i,j)-B_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i,j)|}^1,$ “||¹”为1范数符号，

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，ω^DC表示和

的视觉敏感度权值；

⑥计算S_dis相对于S_org的双目融合质量评价指标值，记为Q_s， $Q_s=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{BFPSNR}}^{q,m}+{\mathrm{BFPSNR}}^{\mathrm{DC}}}{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}^{q,m}+{\mathrm{\ω}}^{\mathrm{DC}}};$

⑦根据L_org实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵和R_org实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，获取S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图记为

$V_{\mathrm{org}}^{q,m}=|C_{\mathrm{org},L}^{q,m}-C_{\mathrm{org},R}^{q.m}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{org},L}^{q,m}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{org},R}^{q,m}\right)}^2-p_{\mathrm{org},L}^{q,m}{p}_{\mathrm{org},R}^{q,m}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\right)},$ 其中，符号“||”为求复数的模值，cos()为求余弦函数， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org}.L}^{q,m}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{q,m};$ 并根据

和

获取S_org的直流复小波子带的立体视觉图，记为 $V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=|C_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}-C_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(P_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\right)}^2-p_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}{p}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)},$ 其中， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},L}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{org},R}^{\mathrm{DC}};$

根据L_dis实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵和R_dis实施M级复小波变换后得到的每级的每个方向的复小波子带的复杂细胞信息矩阵，获取S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图记为

$V_{\mathrm{dis}}^{q,m}=|C_{\mathrm{dis},L}^{q,m}-C_{\mathrm{dis},R}^{q.m}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}\right)}^2+{\left(p_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\right)}^2-p_{\mathrm{dis},L}^{q,m}{p}_{\mathrm{dis},R}^{q,m}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}\right)},$ 其中， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{q,m}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{q,m};$ 并根据和

获取S_dis的直流复小波子带的立体视觉图，记为

$V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=|C_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}-C_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}|=\sqrt{{\left(p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(P_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\right)}^2-p_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}{p}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}}\cos \left({\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)},$ 其中， ${\mathrm{\Δ\θ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}={\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},L}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{dis},R}^{\mathrm{DC}};$

⑧采用尺寸大小为5×5的滑动窗口在S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中逐像素点移动，将S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图分割成多个相重叠的且尺寸大小为5×5的图像块；采用尺寸大小为5×5的滑动窗口在中逐像素点移动，将

分割成多个相重叠的且尺寸大小为5×5的图像块；

采用尺寸大小为5×5的滑动窗口在S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中逐像素点移动，将S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图分割成多个相重叠的且尺寸大小为5×5的图像块；采用尺寸大小为5×5的滑动窗口在中逐像素点移动，将

分割成多个相重叠的且尺寸大小为5×5的图像块；

⑨分别获取S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图及S_org的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值及双目恰可觉察失真值的失真权重；

分别获取S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图及S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值及双目恰可觉察失真值的失真权重；

⑩对S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块进行失真权重加权，得到S_org的每级的每个方向的复小波子带的加权后立体视觉图，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的加权后立体视觉图记为

将

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值记为

$V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)=V_{\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}(u,v)\×W_{\mathrm{BJND},\mathrm{org},(x,y)}^{q,m},$ 其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，1≤u≤5,1≤v≤5，表示中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重；

对

中的每个图像块进行失真权重加权，得到S_org的直流复小波子带的加权后立体视觉图，将S_org的直流复小波子带的加权后立体视觉图记为

将

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值记为

$V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)=V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(u,v)\×W_{\mathrm{BJND},\mathrm{org},(x.y)}^{\mathrm{DC}},$ 其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4，1≤u≤5,1≤v≤5，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重；

对S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块进行失真权重加权，得到S_dis的每级的每个方向的复小波子带的加权后立体视觉图，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的加权后立体视觉图记为

将

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值记为

$V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)=V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}(u,v)\×W_{\mathrm{BJND},\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m},$ 其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，1≤u≤5,1≤v≤5，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，表示

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重；

对

中的每个图像块进行失真权重加权，得到S_dis的直流复小波子带的加权后立体视觉图，将S_dis的直流复小波子带的加权后立体视觉图记为将

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值记为

$V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)=V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(u,v)\×W_{\mathrm{BJND},\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{dc}},$ 其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4，1≤u≤5,1≤v≤5，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重；

计算S_org和S_dis同级的同个方向的复小波子带的加权后立体视觉图中所有的坐标位置相同的两个图像块之间的梯度结构相似度，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的加权后立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块和S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的加权后立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块之间的梯度结构相似度记为

${\mathrm{GSSIM}}_{(x,y)}^{q,m}={\left[\frac{(2\×u_{\mathrm{org}}^{q,m}\×u_{\mathrm{dis}}^{q,m}+C_1)}{({\left(u_{\mathrm{org}}^{q,m}\right)}^2+{\left(u_{\mathrm{dis}}^{q,m}\right)}^2{+C}_1)}\right]}^{\mathrm{\α}}\×{\left[\frac{2\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}+C_2}{({\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\right)}^2+{\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}\right)}^2+C_2)}\right]}^{\mathrm{\β}}\×{\left[\frac{({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}-\mathrm{dis}}^{q,m}+C_3)}{({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{q,m}\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{q,m}+C_3)}\right]}^{\mathrm{\γ}},$ 其中，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的均值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的均值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的方差，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的方差，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块与

中坐标位置为(x,y)的图像块的相关系数， ${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}-\mathrm{dis}}^{q,m}=\frac{\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}((V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)-u_{\mathrm{org}}^{q,m})\×(V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)-u_{\mathrm{dis}}^{q,m}))}{\sqrt{\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}(V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)-u_{\mathrm{org}}^{q,m}{)}^2\×\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{(V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′q,m}(u,v)-u_{\mathrm{dis}}^{q,m})}^2}},$

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，C₁、C₂、C₃均为防止分母为零的常数，α=1、β=1、γ=1；

计算S_org的直流复小波子带的加权后立体视觉图

和S_dis的直流复小波子带的加权后立体视觉图中所有的坐标位置相同的两个图像块之间的梯度结构相似度，将S_org的直流复小波子带的加权后立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块和S_dis的直流复小波子带的加权后立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块之间的梯度结构相似度记为

${\mathrm{GSSIM}}_{(x,y)}^{\mathrm{DC}}={\left[\frac{(2\×u_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\×u_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}+C_1)}{({\left(u_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(u_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2{+C}_1)}\right]}^{\mathrm{\α}}\×{\left[\frac{2\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}+C_2}{({\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+C_2)}\right]}^{\mathrm{\β}}\×{\left[\frac{({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}-\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}+C_3)}{({\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\×{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}+C_3)}\right]}^{\mathrm{\γ}},$ 其中，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的均值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的均值，

表示中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的方差，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中的所有像素点的像素值的方差，

表示中坐标位置为(x,y)的图像块与

中坐标位置为(x,y)的图像块的相关系数， ${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{org}-\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=\frac{\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}((V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)-u_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}})\×(V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)-u_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}))}{\sqrt{\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}(V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)-u_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}{)}^2\×\underset{u=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{(V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\′\mathrm{DC}}(u,v)-u_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}})}^2}},$

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(u,v)的像素点的像素值；

计算S_dis相对于S_org的立体视觉评价度量值，记为Q_d， $Q_d=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}(\left(\underset{x=1}{\overset{w^{q,m}-7}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{h^{q,m}-7}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{GSSIM}}_{(x,y)}^{q,m}\right)\×{\mathrm{\ω}}^{q,m})+\left(\underset{x=1}{\overset{w^{\mathrm{DC}}-7}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{h^{\mathrm{DC}}-7}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{GSSIM}}_{(x,y)}^{\mathrm{DC}}\right)\×{\mathrm{\ω}}^{\mathrm{DC}}}{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{q=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}^{q,m}+{\mathrm{\ω}}^{\mathrm{DC}}};$

根据S_dis相对于S_org的双目融合质量评价指标值Q_s和S_dis相对于S_org的立体视觉评价度量值Q_d，计算S_dis的图像质量评价分值，记为Q，Q=Q_s×(Q_d)^λ，其中，λ为常数，λ表示乘性系数。

3.根据权利要求2所述的一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法，其特征在于所述的步骤⑤和所述的步骤中ω^q,m的确定过程为：当q=1或q=2时， ${\mathrm{\ω}}^{q,m}=\frac{{\∫}_{a_m}^{b_m}2.6\×(0.0192+0.114\×f)\×e^{[-{(0.114\×f)}^{1.1}]}}{b_m-a_m};$ 当q=3时， ${\mathrm{\ω}}^{q,m}=\frac{{\∫}_{a_m}^{b_m}2.6\×(0.0192+0.114\×2^{\frac{1}{2}}\×f)\×e^{[-{(0.114\×2^{\frac{1}{2}}\×f)}^{1.1}]}}{b_m-a_m},$ 其中，f表示复小波变换的频率，a_m为区间[0,0.5]分成M个子区间后的第m个子区间的下限， $a_m=\left\{\begin{array}{cc}0& m=1\\ \frac{0.5}{2\×(m-1)}& m>1\end{array}\right.,$ b_m为区间[0,0.5]分成M个子区间后的第m个子区间的上限， $b_m=\left\{\begin{array}{cc}0.5& m=1\\ \frac{0.5}{2\×m}& m>1\end{array}\right.;$

所述的步骤⑤和所述的步骤

中ω^DC的确定过程为：ω^DC=ω^1,M+ω^3,M或ω^DC=ω^2,M+ω^3,M，其中，ω^1,M表示S_org的第M级的第1个方向的复小波子带的双目融合图

和S_dis的第M级的第1个方向的复小波子带的双目融合图

的视觉敏感度权值，ω^3,M表示S_org的第M级的第3个方向的复小波子带的双目融合图和S_dis的第M级的第3个方向的复小波子带的双目融合图

的视觉敏感度权值，ω^2,M表示S_org的第M级的第2个方向的复小波子带的双目融合图

M和S_dis的第M级的第2个方向的复小波子带的双目融合图

的视觉敏感度权值。

4.根据权利要求2或3所述的一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法，其特征在于所述的步骤⑨的具体过程为：

⑨-1、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的背景亮度的恰可觉察失真值，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的背景亮度的恰可觉察失真值记为

其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，

B(h₁,h₂)为平均背景亮度算子B中下标为(h₁,h₂)处的值，1≤h₁≤5,1≤h₂≤5，

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(h₁,h₂)的像素点的像素值；

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的背景亮度的恰可觉察失真值，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的背景亮度的恰可觉察失真值记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4， $\stackrel{\‾}{V_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}}=\frac{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(h_1,h_2)\×B(h_1,h_2)}{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}B(h_1,h_2)},$

表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(h₁,h₂)的像素点的像素值；

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的背景亮度的恰可觉察失真值，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的背景亮度的恰可觉察失真值记为

其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4， $\stackrel{\‾}{V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}}=\frac{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}(h_1,h_2)\×B(h_1,h_2)}{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}B(h_1,h_2)},$

表示中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(h₁,h₂)的像素点的像素值；

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的背景亮度的恰可觉察失真值，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的背景亮度的恰可觉察失真值记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4， $\stackrel{\‾}{V_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}}=\frac{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(h_1,h_2)\×B(h_1,h_2)}{\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}B(h_1,h_2)},$ 表示

中坐标位置为(x,y)的图像块中坐标位置为(h₁,h₂)的像素点的像素值；

⑨-2、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值记为 ${\mathrm{VT}}_{\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}=\underset{k=\mathrm{1,2,3,4},}{\max }\left\{\right|\frac{1}{16}\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}(h_1,h_2)\×G_k(h_1,h_2)\left|\right\}\×{\mathrm{\β}}^{\′},$ 其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，max()为取最大值函数，在此“||”为取绝对值符号，G_k(h₁,h₂)表示第k个方向的高斯平均加权因子G_k中下标为(h₁,h₂)处的加权值，第1个方向的高斯平均加权因子G₁为水平方向的高斯平均加权因子，第2个方向的高斯平均加权因子G₂为垂直方向的高斯平均加权因子，第3个方向的高斯平均加权因子G₃为45度角方向的高斯平均加权因子，第4个方向的高斯平均加权因子G₄为135度角方向的高斯平均加权因子，β'为调节因子；

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值记为

${\mathrm{VT}}_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\underset{k=\mathrm{1,2,3,4},}{\max }\left\{\right|\frac{1}{16}\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(h_1,h_2)\×G_k(h_1,h_2)\left|\right\}\×{\mathrm{\β}}^{\′},$ 其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4；

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值记为

${\mathrm{VT}}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}=\underset{k=\mathrm{1,2,3,4},}{\max }\left\{\right|\frac{1}{16}\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}(h_1,h_2)\×G_k(h_1,h_2)\left|\right\}\×{\mathrm{\β}}^{\′},$ 其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4；

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的纹理掩蔽的恰可觉察失真值记为 ${\mathrm{VT}}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\underset{k=\mathrm{1,2,3,4},}{\max }\left\{\right|\frac{1}{16}\underset{h_1=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\underset{h_2=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}{V}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}(h_1,h_2)\×G_k(h_1,h_2)\left|\right\}\×{\mathrm{\β}}^{\′},$ 其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4；

⑨-3、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图的空间对比灵敏度，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

的空间对比灵敏度记为

${\mathrm{CSF}}_{\mathrm{org}}^{q,m}=2.6\×(0.0192+0.114\×f_{\mathrm{org}}^{q,m})\×e^{(-{(0.114\×f_{\mathrm{org}}^{q,m})}^{1.1})},$

表示

的空间频率， $f_{\mathrm{org}}^{q,m}=\sqrt{{\left(f_{R,\mathrm{org}}^{q,m}\right)}^2+{\left(f_{C,\mathrm{org}}^{q,m}\right)}^2},$

表示

的行频率， $f_{R,\mathrm{org}}^{q,m}=\sqrt{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\underset{i=1}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=2}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}[V_{\mathrm{org}}^{q,m}(i,j){{-V}_{\mathrm{org}}^{q,m}(i,j-1)]}^2},$

表示中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j-1)的像素点的像素值，

表示的列频率， $f_{C,\mathrm{org}}^{q,m}=\sqrt{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\underset{i=2}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}[V_{\mathrm{org}}^{q,m}(i,j){{-V}_{\mathrm{org}}^{q,m}(i-j,1)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i-1,j)的像素点的像素值；

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图的空间对比灵敏度，记为

${\mathrm{CSF}}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=2.6\×(0.0192+0.114\×f_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}})\×e^{(-{(0.114\×f_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}})}^{1.1})},$

表示

的空间频率， $f_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{{\left(f_{R,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(f_{C,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2},$ 表示

的行频率， $f_{R,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\underset{i=1}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=2}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}[V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i,j){{-V}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i,j-1)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，表示

中坐标位置为(i,j-1)的像素点的像素值，表示

的列频率， $f_{C,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\underset{i=2}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}[V_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i,j){{-V}_{\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}(i-1,j)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i-1,j)的像素点的像素值；

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图的空间对比灵敏度，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图的空间对比灵敏度记为

${\mathrm{CSF}}_{\mathrm{dis}}=2.6\×(0.0192+0.114\×f_{\mathrm{dis}}^{q,m})\×e^{(-{(0.114\×f_{\mathrm{dis}}^{q,m})}^{1.1})},$

表示

的空间频率， $f_{\mathrm{dis}}^{q,m}=\sqrt{{\left(f_{R,\mathrm{dis}}\right)}^2+{\left(f_{C,\mathrm{dis}}^{q,m}\right)}^2},$

表示的行频率， $f_{R,\mathrm{dis}}^{q,m}=\sqrt{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\underset{i=2}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}[V_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i,j){{-V}_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i,j-1)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j-1)的像素点的像素值，

表示的列频率， $f_{C,\mathrm{dis}}^{q,m}=\sqrt{\frac{1}{w^{q,m}\×h^{q,m}}\underset{i=2}{\overset{w^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{q,m}}{\mathrm{\Σ}}}[V_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i,j){{-V}_{\mathrm{dis}}^{q,m}(i-1,j)]}^2},$

表示中坐标位置为(i-1,j)的像素点的像素值；

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

的空间对比灵敏度，记为 ${\mathrm{CSF}}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=2.6\×(0.0192+0.114\×f_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}})\×e^{(-{(0.114\×f_{\mathrm{dis}})}^{1.1})},$ 表示

的空间频率， $f_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{{\left(f_{R,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2+{\left(f_{C,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}\right)}^2},$

表示

的行频率， $f_{R,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\underset{i=1}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=2}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}[V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i,j){{-V}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i,j-1)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i,j)的像素点的像素值，

表示

中坐标位置为(i,j-1)的像素点的像素值，

表示

的列频率， $f_{C,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}=\sqrt{\frac{1}{w^{\mathrm{DC}}\×h^{\mathrm{DC}}}\underset{i=2}{\overset{w^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h^{\mathrm{DC}}}{\mathrm{\Σ}}}[V_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i,j){{-V}_{\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}(i-1,j)]}^2},$

表示

中坐标位置为(i-1,j)的像素点的像素值；

⑨-4、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的中心凹位置权重，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的中心凹位置权重记为

其中，在此1≤x≤w^q,m-4,1≤y≤h^q,m-4，在此i_c和j_c分别表示中的中心像素点的横坐标和纵坐标， $i_c=\frac{w^{q,m}}{2},j_c=\frac{h^{q,m}}{2},$ σ表示高斯函数的尺度参数， $\mathrm{\σ}=\sqrt{{i_c}^2+{j_c}^2};$

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的中心凹位置权重，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图中坐标位置为(x,y)的图像块的中心凹位置权重记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4，在此i_c和j_c分别表示

中的中心像素点的横坐标和纵坐标，

σ表示高斯函数的尺度参数， $\mathrm{\σ}=\sqrt{{i_c}^2+{j_c}^2};$

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的中心凹位置权重，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的中心凹位置权重记为

其中，在此1≤i≤w^q,m-4,1≤j≤h^q,m-4，在此i_c和j_c分别表示

中的中心像素点的横坐标和纵坐标， $i_c=\frac{w^{q,m}}{2},j_c=\frac{h^{q,m}}{2},$ σ表示高斯函数的尺度参数， $\mathrm{\σ}=\sqrt{{i_c}^2+{j_c}^2};$

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的中心凹位置权重，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的中心凹位置权重记为

其中，在此1≤x≤w^DC-4,1≤y≤h^DC-4，在此i_c和j_c分别表示

中的中心像素点的横坐标和纵坐标，σ表示高斯函数的尺度参数， $\mathrm{\σ}=\sqrt{{i_c}^2+{j_c}^2};$

⑨-5、依据Canny边缘算子分别将S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图、S_org的直流复小波子带的立体视觉图

S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图和S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的图像块划分到边缘区域或非边缘区域；

计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值，记为

其中，max()为取最大值函数，min()为取最小值函数；

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的双目恰可觉察失真值，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值，记为

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值，记为

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的双目恰可觉察失真值，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值，记为

⑨-6、计算S_org的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，将S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，记为

$W_{\mathrm{BJND},\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}=\frac{{\mathrm{BJND}}_{\mathrm{org},(x,y)}^{q,m}-{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{org}}^{q,m}}{{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{org}}^{q,m}-{\mathrm{BJND}}_{\min ,\mathrm{org}}^{q,m}},$ 其中，

表示S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最大值，

表示S_org的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最小值；

计算S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，将S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，记为

$W_{\mathrm{BJND},\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\frac{{\mathrm{BJND}}_{\mathrm{org},(x,y)}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}}{{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\min ,\mathrm{org}}^{\mathrm{DC}}},$ 其中，

表示S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最大值，

表示S_org的直流复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最小值；

计算S_dis的每级的每个方向的复小波子带的立体视觉图中的每个图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，将S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，记为

$W_{\mathrm{BJND},\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}=\frac{{\mathrm{BJND}}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{q,m}-{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{dis}}^{q,m}}{{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{dis}}^{q,m}-{\mathrm{BJND}}_{\min ,\mathrm{dis}}^{q,m}},$ 其中，

表示S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最大值，表示S_dis的第m级的第q个方向的复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最小值；

计算S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的每个图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，将S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中坐标位置为(x,y)的图像块的双目恰可觉察失真值的失真权重，记为

$W_{\mathrm{BJND},\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}=\frac{{\mathrm{BJND}}_{\mathrm{dis},(x,y)}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}}{{\mathrm{BJND}}_{\max ,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}-{\mathrm{BJND}}_{\min ,\mathrm{dis}}^{\mathrm{DC}}},$ 其中，

表示S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最大值，表示S_dis的直流复小波子带的立体视觉图

中的所有图像块的双目恰可觉察失真值中的最小值。

5.根据权利要求4所述的一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法，其特征在于所述的步骤⑨-1中平均背景亮度算子 $B=\left[\begin{array}{ccccc}1& 1& 1& 1& 1\\ 1& 2& 2& 2& 1\\ 1& 2& 0& 2& 1\\ 1& 2& 2& 2& 1\\ 1& 1& 1& 1& 1\end{array}\right];$ 所述的步骤⑨-2中 $G_1=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 0& 0& 0\\ 1& 3& 8& 3& 1\\ 0& 0& 0& 0& 0\\ -1& -3& -8& -3& -1\\ 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right],$ $G_2=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 8& 3& 0& 0\\ 1& 3& 0& -3& -1\\ 0& 0& -3& -8& 0\\ 0& 0& -1& 0& 0\end{array}\right],$ $G_3=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 3& 8& 0\\ -1& -3& 0& 3& 1\\ 0& -8& -3& 0& 0\\ 0& 0& -1& 0& 0\end{array}\right],$ $G_4=\left[\begin{array}{ccccc}0& 1& 0& -1& 0\\ 0& 3& 0& -3& 0\\ 0& 8& 0& -8& 0\\ 0& 3& 0& -3& 0\\ 0& 1& 0& -1& 0\end{array}\right];$ 所述的步骤⑨-2中β'=2/17。

6.根据权利要求5所述的一种基于双目信息处理的立体图像质量评价方法，其特征在于所述的步骤

中λ的获取过程为：

、采用n幅无失真的立体图像建立其在不同失真类型不同失真程度下的失真立体图像集，该失真立体图像集包括多幅失真的立体图像，其中，n≥1；

、采用主观质量评价方法获取该失真立体图像集中的每幅失真的立体图像的平均主观评分差值，记为DMOS，DMOS=100-MOS，其中，MOS表示主观评分均值，DMOS∈[0,100]；

、根据步骤①至步骤

的操作过程，计算该失真立体图像集中的每幅失真的立体图像相对于对应的无失真的立体图像的双目融合质量评价指标值Q_s和立体视觉评价度量值Q_d；

、采用乘性加权的数学拟合方法Q=Q_s×(Q_d)^λ拟合该失真立体图像集中的每幅失真的立体图像的平均主观评分差值DMOS及每幅失真的立体图像相对于对应的无失真的立体图像的双目融合质量评价指标值和立体视觉评价度量值，得到λ值。

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