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近年来，随着深度学习在图像质量讦价领域的快速发展，泙面图像质量评价得到了有效的改善，但是立体图像质量评价还有待提高。为此，文中结合三分支卷积神经网络，提出了基于视差信息的无参考立体图像质量评价方法，并分析了不同视差图对模型性能的影响。该方法将左右视图以及视差图小块作为输入，自动提取特征，通过训练得到回归模型，从而实现对立体图像的预测。文中使用了5种不同立体匹配算法来生成视差图，实验结果表明使用SAD算法得到的效果最好。在立体图像库LIVE3D和MCL3D上的实验结果表明，该方法不仅适用于评估对称失真图像，还适用于非对称失真的立体图像评价。该方法在总体失真上的结果优于其他对比算法，尤其是在MCL3D图像库上，所提方法的PLCC和 SROCO比其他方法高出1%和4%。实验数据表明，所提模型提高了立体图像质量评价的性能，与人类主观感知高度一致。
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