《表2 各种方法在LIVE 3D图像数据库上的效果比较》

《表2 各种方法在LIVE 3D图像数据库上的效果比较》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名:随高清版一同展现
《基于双目融合网络的立体图像质量评价》


  1. 获取 高清版本忘记账户?点击这里登录
  1. 下载图表忘记账户?点击这里登录

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.