现有的大多数立体图像质量评价方法都是将彩色图像转换为灰度图像,从而丧失了色彩信息,不利于对彩色立体图像作出正确评价,针对这一问题,提出了一种彩色立体图像质量评价方法。首先,通过对参考图像对和失真图像对分别进行主成分分析(PCA)融合生成彩色图像,利用彩色小波变换分别提取彩色融合图像的低频系数;然后,把低频系数信息用四元数表示,即将低频系数的色相分量局部均值作为四元数的实部,三基色分量作为四元数的虚部,通过四元数奇异值分解得到奇异值特征向量;最后,对参考图像和失真图像的奇异值特征向量作余弦夹角、巴氏距离、卡方距离,分别作为立体图像质量评价指标。该方法在德克萨斯大学公布的对称失真立体图像库和非对称失真立体图像库分别进行验证,线性相关系数和斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)在对称失真库中可高达0.919和0.923,与主观评价吻合度很高。
