科创中国
一种基于多尺度空间视差信息的立体视频舒适度预测方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2022-05-07 11:47:53
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：浙江省温州市| 姚情秘 | 2022-12-10 13:04:06
本发明公开了一种基于多尺度空间视差信息的立体视频舒适度预测方法，包括以下步骤：从立体视频每帧的不同尺度视差信息提取尺度空间域特征与尺度空间流特征；建立尺度空间域特征与尺度空间流特征权重关系得到立体视频每帧输入特征；利用SVR进行单帧舒适度预测并采用时间中值池化策略得到立体视频舒适度得分。上述方法在不同尺度空间提取特征，并将不同尺度空间特征进行融合，建立不同特征的权重关系，有效体现每个尺度的时间流视差特征对舒适度预测的贡献，有效体现每个尺度的时间流视差特征对舒适度预测的贡献，对立体视频视觉舒适度进行更准确的预测。
上述方法在不同尺度空间提取特征，并将不同尺度空间特征进行融合，建立不同特征的权重关系，有效体现每个尺度的时间流视差特征对舒适度预测的贡献，有效体现每个尺度的时间流视差特征对舒适度预测的贡献，对立体视频视觉舒适度进行更准确的预测。
解决原有的缺少在不同尺度空间下对视差信息提取与融合的技术问题，提供一种基于多尺度空间视差信息的立体视频舒适度预测方法，在不同尺度空间提取特征，并将不同尺度空间特征进行融合，建立不同特征的权重关系，有效体现每个尺度的时间流视差特征对舒适度预测的贡献，有效体现每个尺度的时间流视差特征对舒适度预测的贡献，对立体视频视觉舒适度进行更准确的预测。
本发明涉及立体视频舒适度技术领域，尤其涉及一种基于多尺度空间视差信息的立体视频舒适度预测方法
立体图像和视频由左序列与右序列合成。有研究利用左右视图提取熵信息和纹理特征作为预测特征，将舒适度预测与显著性相结合，采用了通过立体显著区域提取不适因子进行舒适度预测。还有研究将主要视觉皮层的神经活动机制运用在立体视频舒适度预测中。还有针对具有多个显着物体的立体图像不舒适性评估问题，提出了与视觉不舒适感潜在相关的4种视觉特征
周洋：2020年7月于吉林大学取得理学博士学位，同年9月进入温州大学化材学院，依托浙江省碳材料技术研究重点实验室，主要开展锂硫电池、硅碳负极，固态电解质，锌离子电池等新能源材料的合成、机理及应用研究。先后主持浙江省自然科学基金青年基金项目，广东省先进储能材料重点实验室开放课题等纵向课题，以第一作者或通讯者在***, Energy Storage Mater., Nano Energy, ACS Nano, Small, ***, ***, Nanoscale等国际权威期刊上发表SCI论文10余篇，其中影响因子>10以上6篇，热点论文1篇，高被引论文4篇，授权发明专利4项。
：在不同尺度空间提取特征，并将不同尺度空间特征进行融合，建立不同特征的权重关系，有效体现每个尺度的时间流视差特征对舒适度预测的贡献，有效体现每个尺度的时间流视差特征对舒适度预测的贡献，对立体视频视觉舒适度进行更准确的预测。
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