《表2 各种方法在LIVE 3D图像数据库上的效果比较》
从表2和表3中可以看出,所提方法无论是在对称失真还是非对称失真的立体图像上评价效果都很优秀,所提方法在对称失真和非对称失真数据库上的指标差值小于其他方法在2个数据库上的差值.以Xu等[5]的PLCC值为例,LIVE 3D PhaseⅠ上的值为0.949 0,而在LIVE 3D PhasezⅡ上的值为0.926 0,差值为0.023 0,所提方法在2个数据库上的差值为0.011 3.其他方法的差值甚至大于0.023 0,这说明所提方法不仅能够很好地评价对称失真的立体图像,而且也更适用于评价非对称失真的立体图像.相比于对称失真的立体图像,评价非对称失真立体图像更加困难,只有更加符合人眼视觉认知机理的方法才能够有更好的结果.因此,相对于其他只模拟视觉通路中一部分的融合处理机制方法,所提出方法具有更强的普适性能,在对称失真和非对称失真的立体图像上具有较好的效果.这也证明了所提方法在一定程度上能够较好地模拟视觉通路中立体图像认知的复杂融合与处理过程.
图表编号 | XD00155913900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.10.15 |
作者 | 李素梅、韩永甜、马帅、韩旭 |
绘制单位 | 天津大学电气自动化与信息工程学院、天津大学电气自动化与信息工程学院、天津大学电气自动化与信息工程学院、天津大学电气自动化与信息工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |