基于變換域特征與彩色信息的立體視覺不舒適度預測

基于變換域特征與彩色信息的立體視覺不舒適度預測基于變換域特征與彩色信息的立體視覺不舒適度預測

摘要：立體視覺技術已經(jīng)為人們帶來了更為逼真的視覺體驗，但同時也帶來了立體視覺不舒適度問題。本文旨在探究基于變換域特征與彩色信息的方法對立體視覺不舒適度預測的效果。方法上，本文提出了一種立體圖像的變換域特征提取方法，并構建了基于人眼感知的顏色空間。我們利用了這些特征和顏色信息建立了一個顯著性預測模型和不舒適度評價模型。實驗結果表明，我們的方法在當前公開的數(shù)據(jù)集中具有很好的性能，可以有效地預測立體視覺不舒適度。

關鍵詞：立體視覺；不舒適度；變換域特征；彩色信息；顯著性預測；評價模型

一、引言

立體視覺是一種可以讓觀眾對視覺世界有更深入感受的技術，它使用了兩個或者多個攝像機，通過特殊的算法將多個圖像轉化為左右兩個差異較大的圖像，然后讓觀眾使用3D眼鏡觀看來獲得更加逼真的視覺效果。然而，立體視覺技術也常常會出現(xiàn)不舒適度問題，例如疲勞和頭痛等問題，這問題會影響觀眾對視覺的感受和健康。因此，預測立體視覺的不舒適度問題是十分必要的。

過去的研究多采用了傳統(tǒng)的計算機視覺技術來預測立體視覺不舒適度，在圖像的空間域中尋找觀察者在觀看過程中通常會感受到的特征。然而，當前多采用基于深度學習的方法來預測立體視覺不舒適度，同時這些方法的表現(xiàn)普遍更優(yōu)秀。變換域方法與機器學習方法的結合是當前非常流行的方法，它們強調使用圖片變換域中的高階特征來獲得更好的預測性能。因此，本文旨在探究基于變換域和彩色信息的立體視覺不舒適度預測方法。

二、相關工作

當前，針對立體視覺不舒適度問題的研究主要可以分為兩類：一類是使用圖像處理技術的方法，另一類是使用了深度學習的方法。

位移變量法是一種使用圖像處理技術來預測立體視覺不舒適度的方法。這個方法實際上是以人眼在觀看鏡頭切換時大腦對位移感知作為基礎，將兩次視覺信息的位移變化作為一種特征向量用于預測不舒適度。

使用深度學習的方法通常采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和支持向量機（SVM）來預測立體視覺不舒適度，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來提取圖像的高階特征。這些高階特征具有傳統(tǒng)圖像處理方法所不能實現(xiàn)的特征表達能力，提高了預測性能。同時使用SVM作為分類器能夠得到很高的分類準確率。

三、方法

為了提高立體視覺不舒適度預測的準確率，我們采用了基于變換域和彩色信息的方式。首先，我們探究了局部變換域內的圖像特征，提出了一種基于局部變換域的方法；其次，我們使用了顏色空間和人眼色相感知模型，建立了立體視覺的顯著性映射和評價模型。

1.局部變換域特征提取

在本文中，我們使用高斯差值金字塔進行局部變換域特征提取。我們統(tǒng)計了金字塔中的不同尺度的高斯差分圖像中的梯度信息作為局部變換域特征。通過這些局部變換域特征，我們構建了一組基于變換域的特征向量來描述所預測圖像的不舒適度。

2.基于人眼色相感知模型的顏色空間

為了更好地模擬人的視覺感知，我們基于顏色感知模型建立了顏色空間。由于人眼的色感受性是非均衡的，為了注意到不同顏色之間的不同關系，我們使用三個顏色通道Y、U和V。實際上，我們采用CElu（細胞局部反應單元）函數(shù)作為激活函數(shù)，從而獲得峰值響應顏色空間。

3.顯著性預測和不舒適度評價

基于顏色空間和變換域特征，我們建立了一個立體視覺顯著性預測模型和一個不舒適度評價模型。具體地，利用顯著圖像來計算所預測圖像的顯著性分值，再根據(jù)立體視覺的不舒適度情況，建立了相應的不舒適度評價模型。

四、實驗結果

在本次實驗中，我們將我們提出的方法與其他當前領先方法進行了比較。實驗結果表明，我們提出的方法在不舒適度預測問題上取得了很好的效果。同時，我們對已發(fā)布的公開數(shù)據(jù)集中的立體視覺圖像進行了測試，測試結果證明了我們提出的方法具有很好的實際應用價值。

五、結論

本文提出了一種基于顏色空間和變換域特征的立體視覺不舒適度預測方法。該方法采用局部變換域的圖像特征來提升預測性能，并通過建立顏色空間和人眼的色感受線來優(yōu)化預測結果。實驗證明，該方法能夠有效地預測立體視覺不舒適度，并為該領域的深入研究提供了新的探索方向六、研究展望

雖然本文提出的方法在立體視覺不舒適度預測方面取得了很好的效果，但仍有一些不足之處。其中，主要的問題在于模型的訓練數(shù)據(jù)有限，導致模型的泛化能力受到一定限制。因此，未來的研究可以從以下幾個方面進行改進：

首先，可以進一步擴充訓練數(shù)據(jù)集，以增強模型的泛化能力?？梢钥紤]采用一些合成數(shù)據(jù)，如使用深度學習生成的虛擬圖像等。

其次，可以通過引入更多顏色空間和變換域特征來提高模型的預測性能?？梢钥紤]引入其他特征，如立體視覺圖像的深度特征等。

最后，可以探索更多的深度學習算法來提高預測精度。例如，可以嘗試使用更復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等。

總之，該領域的研究仍有大量工作需要進行。我們相信，通過不斷的發(fā)展和研究，立體視覺不舒適度預測在未來會得到更廣泛的應用和推廣另外一個可以從的方向是集成更多的人類感知原理，以達到更精確的立體視覺不舒適度預測。由于立體視覺不舒適度是人類視覺系統(tǒng)的主觀體驗，因此集成更多的心理學和人類感知原理有望提高模型的預測能力。此外，可以嘗試使用更多的可解釋性算法，以解釋模型的預測結果。例如，可以采用梯度類方法，如CAM和Grad-CAM等來可視化模型的預測結果，以更好地理解模型預測結果的可解釋性。

此外，還可以考慮將立體視覺不舒適度預測應用于更廣泛的領域。例如，可以將其應用于虛擬現(xiàn)實技術中，以提高虛擬環(huán)境的可視化和用戶體驗。還可以考慮將其應用于電影和電視節(jié)目的制作中，以提高立體影像的舒適度和觀看體驗。

總之，立體視覺不舒適度預測是一個重要的研究領域，有望為人類提供更好的視覺體驗。未來的研究可以從多個方向進行改進，以提高預測精度并將其應用于更廣泛的領域另一個可以從的方向是探索不同的數(shù)據(jù)集和模型架構。目前存在的立體視覺不舒適度數(shù)據(jù)集仍然有限，不利于開展更深入的研究。因此，可以嘗試構建更大、更豐富的數(shù)據(jù)集，以涵蓋更多的場景和不同類型的視覺刺激。此外，還可以探索不同的模型架構，如深度學習和傳統(tǒng)的機器學習模型，以及它們在預測立體視覺不舒適度方面的表現(xiàn)。

另外一個方向是將立體視覺不舒適度預測與其他視覺感知問題結合起來。例如，可以將立體視覺不舒適度預測與圖像質量評價和色彩感知問題相結合，以完整地評估視覺體驗。此外，還可以探索使用立體視覺不舒適度預測來指導立體圖像的優(yōu)化，以實現(xiàn)更好的視覺體驗，進而提高立體圖像的的市場競爭力。

最后，未來的研究還應關注實際應用和工業(yè)化的問題。目前，立體視覺不舒適度預測技術還沒有廣泛應用于實際生產(chǎn)和工業(yè)領域。因此，未來的研究應著重考慮如何將研究成果轉化為實際應用，并在實際應用中不斷優(yōu)化和改進預測技術，提高預測精度和應用效果。

總之，立體視覺不舒適度預測是一個充滿挑戰(zhàn)和機遇的研究領域，未來的研究可以從多個方向進行探索和改進，以更好地服務于人類對視