基于變換域特征與彩色信息的立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)

基于變換域特征與彩色信息的立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)基于變換域特征與彩色信息的立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)

摘要：立體視覺技術(shù)已經(jīng)為人們帶來了更為逼真的視覺體驗(yàn)，但同時(shí)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(duì)立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)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(gòu)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(gè)顯著性預(yù)測(cè)模型和不舒適度評(píng)價(jià)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的方法在當(dāng)前公開的數(shù)據(jù)集中具有很好的性能，可以有效地預(yù)測(cè)立體視覺不舒適度。

關(guān)鍵詞：立體視覺；不舒適度；變換域特征；彩色信息；顯著性預(yù)測(cè)；評(píng)價(jià)模型

一、引言

立體視覺是一種可以讓觀眾對(duì)視覺世界有更深入感受的技術(shù)，它使用了兩個(gè)或者多個(gè)攝像機(jī)，通過特殊的算法將多個(gè)圖像轉(zhuǎn)化為左右兩個(gè)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(shù)也常常會(huì)出現(xiàn)不舒適度問題，例如疲勞和頭痛等問題，這問題會(huì)影響觀眾對(duì)視覺的感受和健康。因此，預(yù)測(cè)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(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來預(yù)測(cè)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(huì)感受到的特征。然而，當(dāng)前多采用基于深度學(xué)習(xí)的方法來預(yù)測(cè)立體視覺不舒適度，同時(shí)這些方法的表現(xiàn)普遍更優(yōu)秀。變換域方法與機(jī)器學(xué)習(xí)方法的結(jié)合是當(dāng)前非常流行的方法，它們強(qiáng)調(diào)使用圖片變換域中的高階特征來獲得更好的預(yù)測(cè)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(yù)測(cè)方法。

二、相關(guān)工作

當(dāng)前，針對(duì)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(shù)的方法，另一類是使用了深度學(xué)習(xí)的方法。

位移變量法是一種使用圖像處理技術(shù)來預(yù)測(cè)立體視覺不舒適度的方法。這個(gè)方法實(shí)際上是以人眼在觀看鏡頭切換時(shí)大腦對(duì)位移感知作為基礎(chǔ)，將兩次視覺信息的位移變化作為一種特征向量用于預(yù)測(cè)不舒適度。

使用深度學(xué)習(xí)的方法通常采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和支持向量機(jī)（SVM）來預(yù)測(cè)立體視覺不舒適度，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shí)現(xiàn)的特征表達(dá)能力，提高了預(yù)測(cè)性能。同時(shí)使用SVM作為分類器能夠得到很高的分類準(zhǔn)確率。

三、方法

為了提高立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)的準(zhǔn)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(nèi)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(píng)價(jià)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(jìn)行局部變換域特征提取。我們統(tǒng)計(jì)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(gòu)建了一組基于變換域的特征向量來描述所預(yù)測(cè)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(guān)系，我們使用三個(gè)顏色通道Y、U和V。實(shí)際上，我們采用CElu（細(xì)胞局部反應(yīng)單元）函數(shù)作為激活函數(shù)，從而獲得峰值響應(yīng)顏色空間。

3.顯著性預(yù)測(cè)和不舒適度評(píng)價(jià)

基于顏色空間和變換域特征，我們建立了一個(gè)立體視覺顯著性預(yù)測(cè)模型和一個(gè)不舒適度評(píng)價(jià)模型。具體地，利用顯著圖像來計(jì)算所預(yù)測(cè)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(yīng)的不舒適度評(píng)價(jià)模型。

四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在本次實(shí)驗(yàn)中，我們將我們提出的方法與其他當(dāng)前領(lǐng)先方法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的方法在不舒適度預(yù)測(cè)問題上取得了很好的效果。同時(shí)，我們對(duì)已發(fā)布的公開數(shù)據(jù)集中的立體視覺圖像進(jìn)行了測(cè)試，測(cè)試結(jié)果證明了我們提出的方法具有很好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

五、結(jié)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(yù)測(cè)方法。該方法采用局部變換域的圖像特征來提升預(yù)測(cè)性能，并通過建立顏色空間和人眼的色感受線來優(yōu)化預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明，該方法能夠有效地預(yù)測(cè)立體視覺不舒適度，并為該領(lǐng)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(yù)測(cè)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(xùn)練數(shù)據(jù)有限，導(dǎo)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(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)：

首先，可以進(jìn)一步擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，以增強(qiáng)模型的泛化能力。可以考慮采用一些合成數(shù)據(jù)，如使用深度學(xué)習(xí)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(yù)測(cè)性能。可以考慮引入其他特征，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(xué)習(xí)算法來提高預(yù)測(cè)精度。例如，可以嘗試使用更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等。

總之，該領(lǐng)域的研究仍有大量工作需要進(jìn)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(yù)測(cè)在未來會(huì)得到更廣泛的應(yīng)用和推廣另外一個(gè)可以從的方向是集成更多的人類感知原理，以達(dá)到更精確的立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)。由于立體視覺不舒適度是人類視覺系統(tǒng)的主觀體驗(yàn)，因此集成更多的心理學(xué)和人類感知原理有望提高模型的預(yù)測(cè)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(yù)測(cè)結(jié)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(yù)測(cè)結(jié)果，以更好地理解模型預(yù)測(cè)結(jié)果的可解釋性。

此外，還可以考慮將立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域。例如，可以將其應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)中，以提高虛擬環(huán)境的可視化和用戶體驗(yàn)。還可以考慮將其應(yīng)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(yàn)。

總之，立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域，有望為人類提供更好的視覺體驗(yàn)。未來的研究可以從多個(gè)方向進(jìn)行改進(jìn)，以提高預(yù)測(cè)精度并將其應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域另一個(gè)可以從的方向是探索不同的數(shù)據(jù)集和模型架構(gòu)。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(gòu)建更大、更豐富的數(shù)據(jù)集，以涵蓋更多的場(chǎng)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(gòu)，如深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以及它們?cè)陬A(yù)測(cè)立體視覺不舒適度方面的表現(xiàn)。

另外一個(gè)方向是將立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)與其他視覺感知問題結(jié)合起來。例如，可以將立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)與圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)和色彩感知問題相結(jié)合，以完整地評(píng)估視覺體驗(yàn)。此外，還可以探索使用立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)來指導(dǎo)立體圖像的優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)更好的視覺體驗(yàn)，進(jìn)而提高立體圖像的的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

最后，未來的研究還應(yīng)關(guān)注實(shí)際應(yīng)用和工業(yè)化的問題。目前，立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)技術(shù)還沒有廣泛應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)和工業(yè)領(lǐng)域。因此，未來的研究應(yīng)著重考慮如何將研究成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，并在實(shí)際應(yīng)用中不斷優(yōu)化和改進(jìn)預(yù)測(cè)技術(shù)，提高預(yù)測(cè)精度和應(yīng)用效果。

總之，立體視覺不舒適度預(yù)測(cè)是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)和機(jī)遇的研究領(lǐng)域，未來的研究可以從多個(gè)方向進(jìn)行探索和改進(jìn)，以更好地服務(wù)于人類對(duì)視