基于功率谱的双目立体图像质量评价

第２８卷第３期　２０１８年６月　北华航天工业学院学报　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｎｏｒｔｈ　Ｃｈｉｎａ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ａｅｒｏｓｐａｃｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｖｏｌ＿２８　Ｎｏ－３　Ｊｕｎ．２０１８　基于功率谱的双目立体图像质量评价　花　（北华航天工业学院计算机与遥感信息技术学院，河北廊坊０６５０００）　摘要：质量评价对立体显示技术的发展及应用起着非常重要的作用，目前立体图像质量评价还没有一个统一的　评价标准，本文针对立体图像的双目融合特性提出一种基于功率谱的质量评价方法，实验结果显示本方法可以评　价立体图像的质量，且相对于ＰＳＮＲ方法测试指标Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数较高，均方根误差ＲＭＳＥ较小，证明本方法　更接近于人眼感知。　关键词：双目，立体图像，质量评价，功率谱　中图分类号：ＴＮ９１９．８２　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７３—７９３８（２０１８）０３—００１２—０３　０引　言　了一种基于特征统计的评价算法　，但该模型没有　考虑双目融合对立体图像质量产生的影响，评价结　果不能完全符合人眼视觉感知。鉴于立体图像的双　目特性及图像功率谱综合反映了图像的纹理特征，　本文提出了基于图像功率谱的双目立体图像质量　评价方法。　立体电视显示涉及立体内容获取、预处理、编　码、传输、解码／视合成和显示６个部分，视频质量　评价在视频处理的各个阶段发挥着重要的作用，关　系到每个处理阶段所用算法的性能。目前对于立体　显示的评价主要集中在主观评价方法上。主观评价　虽然出台了相关的评价标准，如立体电视图像的主　观评定标准（ＩＴＵ．Ｒ　ＢＴ．１４３８）¨　、立体三维电视系　统的主观评价方法（ＩＴＵ．Ｒ　ＢＴ．２０２１）　，但由于此　方法需要大量的主观测试者且不能马上给出结果，　１　算法流程　本文首先建立双眼亮度矢量和模型，将双目图　像进行融合，然后进行功率谱分析，最后得到图像　质量。主要算法流程如图１所示：　因此人们将研究重点转向客观评价方法上。虽然对　于立体视频的客观评价方法的研究工作一直在进　行，但目前还没有统一的评价标准。人们尝试将单　视点视频质量评价方法引入到立体视频质量评价　中，而立体视频由左右两路视频融合而成，用单视　点评价方法不能准确的评价立体图像的质量。由于　图１本文算法流程　２双眼亮度矢量和模型　视差图包含了图像的立体感知信息，可从视差角度　对立体视频的立体感进行评价　，但由于目前视差　图的获取算法还存在一定的误差，因此这种方法很　难精确反映立体感知的质量情况。Ｈｏｒｉｔａ等人提出　基金项目：河北省科技计划项目（１５２１０５０４），河北省高等学校科学技　术研究青年基金项目（ＱＮ２０１５１１３），北华航天工业学院博士科研项目　（ＢＫＹ一２０１４—０４），廊坊市科技局课题（２０１６０１　１０８９）　收稿１３期：２０１７—１２—１６　针对立体图像，Ｅｎｇｅｌ首先提出了一种矢量求　和模型，但他推测被总结的矢量既单眼输入信号应　该是正交的。这个问题与Ｗｅｅｒｔ＆Ｌｅｖｅｌｔ提出的质心　模型相对应。为此，Ｃｕｒｔｉｓ＆Ｒｕｌｅ提出了一个矢量　求和模型，结合两个眼睛的左右单眼亮度求取双目　亮度［５－６　３：　＝√　＋　＋２（　ｃｏｓＯ）　（１）　第一作者简介：张艳（１９７９一），女，副教授，博士，河北衡水人，从事　图像处理工作。　其中　、　为单眼的左右视点的亮度，　为　组合双眼亮度，这里的Ｋ和　由主观实验得到。由　一１２—　第３期　张艳：基于功率谱的双目立体图像质革评价　于图像的亮度在失真图像的评价中起着非常重要　的作用，因此，人们在评价图像失真时，首要的是　考虑图像的亮度。本文将式（１）作为基于亮度的　衰减，此为图像功率谱的不变性。当图像质量下降　时，高频分量的丢失会使图像的纹理结构变模糊，　导致图像功率谱各分量之和有所下降。　为更直观地表示图像的功率谱变化趋势，将图　像二维功率谱曲线转化为一维功率谱曲线　。　双目立体模型的像素亮度。　３基于图像功率谱的图像质量评价　图像功率谱属于频谱分析法中的一种，综合反　映了图像的纹理特征，是描述信号功率随频率变化　的函数，它的大小反映了图像各个空间频率分量的　强度。一般来说，当图像质量下降，高频分量丢失　的同时会使图像的纹理结构变模糊，致使图像功率　谱各分量之和有所下降。　３．１　傅立叶变换及其功率谱定义　频谱分析法通过考察高频分量的增减情况来　对比分析图像质量的相对优劣，首先对原始图像进　图２一维功率谱曲线　图２是ＭＰＥＧ小组提供的“ＧＴ　Ｆｌｙ”序列的一　维功率谱曲线，横坐标表示图像像素点位置，纵坐　标表示功率谱值。上面直线表示原始未失真立体图　行傅　叶变换。假设一副Ｍ　的数字图像函数为　ｈ（ｘ，ｙ），其离散傅立叶变换定义为　’：　］ｅｘｐ［勘　Ｕ　）＝∑∑　一　一２　］　Ｈ（Ｉｕｕ），ｖ＝　ｅｘｐ［一２ｘｉｙ－￣ｒ　０　０　，Ｔ　１　』ｒＪ　（２）（））　像，下面星状线表示失真立体图像，这里我们采用　像素平均功率谱值来代表图像质量，从图中可以看　出，失真图像的功率谱幅度比未失真图像的功率谱　幅度低。　实际的图像质量会因为噪声的加入而有所下　式中Ｕ，１，为频率分量，　且ｕ＝－Ｍ／２．．．Ａ　２，　＝０…Ｍ一１；Ｖ＝－－Ｎ／２．．．Ｎ／２；ｙ＝０．．．Ｎ一１；　Ｘ，Ｙ为空间图像变量。　罔像ｈ（ｘ，Ｙ）的功率谱定义为：　降，原始罔像ｆ（ｘ，　）经过系统日加入噪声　（３）　ｌＨ（ｕ，ｖ）Ｉ＝Ｈ（ｕ，ｖ）Ｈ　（　）　量之和为：　ｎ（ｘ，　）后，得到实际的图像ｇ（ｘ，Ｙ）。　设Ｈ的冲激响应为ｈ（ｘ，Ｙ），图像ｇ（ｘ，　）即　ｇ（ｘ，Ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）ｈ（ｘ，　）＋，ｚ（　，Ｙ）　（６）　其中，Ｈ　为　的共轭复数，图像功率谱各分　Ｓｕｍ＝∑∑ＩＨ（ｕ，　）Ｉ　ＡｕＡｖ　（４）　图像ｇ（ｘ，　）的傅立叶变换形式如下：　Ｇ（ｕ，ｖ）＝Ｆ（ｕ，ｖ）Ｈ（ｕ，ｖ）＋Ｎ（ｕ，Ｖ）　（７）　图像功率谱体现了不同频率的分量在图像中　所占的比重，当图像质量下降时，高频分量丢失的　同时会使图像的纹理结构变模糊，致使图像功率谱　则图像的功率谱为：　ＩＧ（“，ｖ）　＝Ｇ（ｕ，ｖ）Ｇ　（“，ｖ）　（８）　各分量之和有所下降。　３．２图像功率谱模型　Ｆ｝｛公式（５）获知自然图像具有恒定不变性，　由此可知，当噪声增大时。输出功率谱会下降，可　自然图像的功率幅值ｐ（／‘）变化遵循如下规　律　：　以看出可以用功率谱来评价图像质量。　４评价实验及结果分析　ｐ（厂）＝Ａ／厂　（５）　为了验证本文算法的有效性，实验采用了４组　ＭＰＥＧ小组提供的多视点立体视频序列　“Ｂｏｏｋ　ａｒｒｉｖａｌ”、“Ｌｏｖｅｂｉｒｄｌ”、“Ｂａｌｌｅｔ”、“ＧＴ　Ｆｌｙ”　其中厂指空间频率，Ａ为表示图像对比度的常　量，　为指数变量，根据文献［８］，取　＝２。随着　空间频率的增加，图像的功率谱大致以１／厂　的趋势　进行了测试…　，并作了相关的主观实验进行验证，　２０１８年６月　北华航天工业学院学报　第２８卷　每个序列分别取其中两路视频，由于立体视频在传　输的过程中主要失真是因为离散余弦变换的量化　参数ＱＰ（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　Ｐａｒａｍｅｔｅｒ）而引起的，因此　我们以４个不同的ＱＰ（２２、２８、３４和４０）进行立　体视频的失真处理。由四个序列的实验得到的结论　在建立非线性拟合之后，我们采用视频质量专　∞０　家组（Ｖｉｄｅｏ　Ｑｕａｌｉｔｙ　Ｅｘｐｅｇ　Ｇｒｏｕｐ，ＶＱＥＧ）提出的　视频质量评价测试指标Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数（Ｐｅａｒｓｏｎ　Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　Ｃｏｅｆｉｃｉｆｅｎｔ，ＰＣＣ）分析客观评价与主观　评价一致性，用均方根误差（Ｒｏｏｔ　Ｍｅａｎ　Ｓｑｕａｒｅ　Ｅｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）评价数据的离散程度Ⅲ　。ＰＣＣ绝对　是质量越差，功率谱幅值越小。为了便于客观地验　证功率谱方法的正确性和本文质量评价的有效性，　值越接近于ｌ，表明主客观评价间的相关性越好；　ＲＭＳＥ能够反映对模型的预测准确度，均方根误差　越小，说明对模型的预测越准确。表ｌ为各方法的　结果，可以看到，本文所提出的方法更加接近于人　类的视觉感知。　表１　客观评价模型性能指标比较　我们采用失真图像像素平均功率谱值与未失真图　像像素平均功率谱值的比值尺来计算图像质量功率　谱数值，用常用的峰值信噪比枷（Ｐｅａｋ　Ｓｉｇｎａｌ　ｔｏ　　Ｎｏｉｓｅ　Ｒａｔｉｏ）方法进行图像质量验证，主观实验参　照国际标准ＩＴＵ．Ｒ　ＢＴ．１４３８…。图３显示了删及提出的Ｒ方法客观评价结果和主观评价值ＭＯＳ　（Ｍｅａｎ　Ｏｐｉｎｉｏｎ　Ｓｃｏｒｅ）的关联曲线图，从图３可以　看出我们提出的Ｒ方法与主观评价值的非线性拟合　度较高。图中所得曲线由Ｏｒｉｇｉｎ７．５软件提供的非线　性函数中的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数拟合而成，其表示式如下：　＝　＋　５结语　本文提出了一种基于功率谱的双目立体图　像质量评价方法，４组ＭＰＥＧ小组提供的多视点　其中，ｘ、　表示客观与主观评价值，４、　、　Ｐ、Ｘ０为模型参数。　立体视频序列的失真图进行了试验。实验结果显　示本文所提出的评价方法可以较好的评价立体图　像，且ＰＣＣ及ＲＭＳＥ相对于ＰＳＮＲ方法有较好的　优势。　参考文献：　［１］ＩＴＵ—Ｒ　Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ　ＢＴ．１４３８，Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｓｔｅｒｅｏｓｃｏｐｉｃ　ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ　ｐｉｃｔｕｒｅｓ［Ｓ］．２０００．　［２］ＩＴＵ—Ｒ　Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ　ＢＴ．２０２１，Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｓｔｅｒｅｏｓｃｏｐｉｃ　ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ　ｐｉｃｔｕｒｅｓ　Ｉｓ］．２０１２．　１３　Ｊ　Ｂｅｎｏｉｔ，Ａ．，Ｌｅ　Ｃａｌｌｅｔ，Ｐ．，Ｃａｍｐｉｓｉ，Ｐ．，ｅｔ　１ａ．，Ｕｓｉｎｇ　ｄｉｓ—　ａ）ＰＳＮＲ　ｐａｒｉｔｙ　ｆｏｒ　ｑｕａｌｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｓｔｅｒｅｏｓｃｏｐｉｃ　ｉｍａｇｅｓ［ｃ］．　ＩＥＥＥ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（ＩＣＩＰ’　２００８），Ｓａｎ　Ｄｉｅｇｏ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，ＵＳＡ．２００８（１０）：９８—４０１．　１　４　Ｊ　Ｈｏｒｉｔａ，Ｙ．，Ｋａｗａｉ，Ｙ．，Ｍｉｎａｍｉ，Ｙ．Ｑｕａｌｉｔｙ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｃｏｄｅｄ．ｓｔｅｒｅｏｓｃｏｐｉｃ　ｃｏｌｏｒ　ｉｍａｇｅ［Ｊ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＳＰＩＥ　（Ｓ０２７７—７８６Ｘ），Ｐｅｒｔｈ，Ａｕｓｔｒａｌｉａ，２０００（５）：３８９—３９８．　１　５　Ｊ　Ｃｕｒｔｉｓ　Ｄ　Ｗ，Ｒｕｌｅ　Ｓ　Ｊ．Ｂｉｎｏｃｕｌａｒ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｏｆ　ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ　ｉｎ—　０８８　０　ｇ０　Ｏ０２　Ｏ９４　０　９６　０９Ｂ　＇ｏ０　ｆｏｒｍａｔｉｏｎ：Ａｖｅｃｔｏｒ－ｓｕｍｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ：Ｈｕｍａｎ　Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，１９７８　Ｒ　ｂ）Ｒ　图３客观质量评价方法与主观ＭＯＳ值的关联图　（４）：１３２—１４３．　（下转第１７页）　第３期　张志通：燃煤排放除尘净化技术的研究与比较　２０１８年６月　［４］李杰，王丽萍，田立江，等．电袋复合除尘技术在燃　煤电厂中的应用［Ｊ］．环境工程，２０１１（４）．　［５］朱法华．袋式除尘技术的发展及其在燃煤电厂烟气　处理中的应用［Ｊ］．中国电力，２００２（８）．　Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｆｏｒ　Ｃｏａｌ　Ｄｕｓｔ　Ｒｅｍｏｖａｌ　Ｚｈａｎｇ　Ｚｈｉｔｏｎｇ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　ａｎｄ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎｏｒｔｈ　Ｃｈｉｎａ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆＡｅｒｏｓｐａｃｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｌａｎｇｆａｎｇ０６５０００，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｅｃｏｎｏｍｙ　ａｎｄ　ｎａｔｕｒａｌ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ，ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ　ｉｓ　ｂｅｃｏｍｉｎｇ　ｍｏｒｅ　ａｎｄ　ｍｏｒｅ　ｓｅｒｉｏｕｓ．Ｔｈｉｓ　ｓｔｕｄｙ　ａｎａｌｙｚｅｓ　ｔｈｅ　ｃｏａｌ　ｄｕｓｔ　ｅｍｉｓｓｉｏｎ　ｗｈｉｃｈ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｍａｉｎ　ｃａｕｓｅ　ｆｏｒ　ｓｍｏｇ　ｗｅａｔｈｅｒ．Ｉｔ　ａｌｓｏ　ｃｏｍｐａｒｅｓ　ｔｈｒｅｅ　ｃｏｍｍｏｎ　ｃｏａｌ—ｆｉｒｅｄ　ｆｌｕｅ　ｇａｓ　ｄｕｓｔ　ｒｅｍｏｖａｌ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ　ｍａｉｎｌｙ　ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｅｌｅｃｔｒｉｃ，ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ，ｆｉｎａｌｌｙ　ｉｔ　ｉｓ　ｃｏｎｃｌｕｄｅｄ　ｔｈａｔ　ｈｅ　ｈｉｇｈｅｓｔ　ｔｄｕｓｔ　ｒｅｍｏｖａｌ　ｅｆｉｃｉｅｎｃｙ　ｆｗｉｔｈ　ｒｅａｓｏｎａｂｌｅ　ｃｏｓｔ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｃｏｍｐｏｕｎｄ　ｄｕｓｔ　ｒｅｍｏｖａｌ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏａ１　ｄｕｓｔ，ｒｅｍｏｖｅｒ，ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　（上接第１４页）　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ　ｏｆ　ｃｏｒｔｉｃａｌ　ｃｅｌｌｓ［Ｊ］．Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ａｍｅｒｉｃａ，１９８７，４（１２）：２３７９－２３９４．　［６］张艳，安平，张秋闻，等．双目立体视频最小可辨失　真模型及其在质量评价中的应用［Ｊ］．电子与信息学　报，２０１２，３４（３）：６９８—７０３．　［９］周利．多视点视频虚拟视点图像质量评价［Ｄ］．上海：　上海大学，２００８．　［７］王昕，王海霞，徐抒岩，等．基于功率谱的遥感相机　自动调焦算法研究与实现［Ｊ］．电子器件，２００７（３）：　９８０－９８５．　［１０］Ｖｉｄｅｏ　Ｑｕａｌｉｔｙ　Ｅｘｐｅｒｔｓ　Ｇｒｏｕｐ（ＶＱＥＧ）．Ｆｉｎａｌ　ｒｅｐｏｒｔ　ｆｒｏｍ　ｈｅｔ　ｖｉｄｅｏ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｅｘｐｅｔｒｓ　ｇｒｏｕｐ　ｏｎ　ｈｔｅ　ｖａｌｉｄｍｉｏｎ　ｏｆｏｂｊｅｃｉｔｖｅ　ｍｏｄｅｌｓ　ｏｆ　ｖｉｄｅｏ　ｑｕａｌｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，Ｐｈａｓｅ　ＩＩ［Ｒ］．ｈｔｔｐ：　＃ｗｗｗ．ｖｑｅｇ．ｏｒ＃，ＵＳＡ，２００３（８）：２５．　［８］Ｄ．Ｊ．Ｆｉｅ１．Ｒｅｌａｔｉｏｎｓ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｎａｔｕｒａｌ　ｉｍａｇｅｓ　Ｂｉｎｏｃｕｌａｒ　Ｓｔｅｒｅｏｓｃｏｐｉｃ　Ｉｍａｇｅ　Ｑｕａｌｉｔｙ　Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｐｏｗｅｒ　Ｓｐｅｃｔｒｕｍ　Ｚｈａｎｇ　ｒａｎ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ　ｎｄ　ａＲｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，　Ｎｏｒｔｈ　Ｃｈｉｎａ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆＡｅｒｏｓｐａｃｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｌａｎｇｆａｎｇ　０６５０００，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｑｕａｌｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｐｌａｙｓ　ａ　ｖｅｒｙ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｒｏｌｅ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ａｎｄ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｔｅｒｅｏｓｃｏｐｉｃ　ｄｉｓｐｌａｙ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｓｏ　ｆａｒ　ｔｈｅ　ｓｔｅｒｅｏ　ｉｍａｇｅ　ｑｕａｌｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｈａｓ　ｎｏ　ｕｎｉｉｅｄ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｆ　ｓｔａｎｄａｒｄ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｅｓｅｎｔｓ　ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｐｏｗｅｒ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｂｉｎｏｃｕｌａｒ　ｓｔｅｒｅｏ　ｉｍａｇｅ　ｑｕａｌｉｙ．Ｅｘｐｅｒｔｉｍｅｎｔａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｃａｎ　ｅｖａｌｕａｔｅ　ｔｈｅ　ｓｔｅｒｅｏ　ｉｍａｇｅ．　Ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｗｉｈ　ｔｈｅ　ＰＳＮＲ　ｍｅｔｔｈｏｄ，ｔｈｅ　Ｐｅａｒｓｏｎ　Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　Ｃｏｅｆｉｃｉｆｅｎｔ（ＰＣＣ）ｉｓ　ｈｉｇｈｅｒ　ａｎｄ　ｔｈｅ　Ｒｏｏｔ　Ｍｅａｎ　Ｓｑｕａｒｅ　Ｅｒｒｏｒ（ＲＭＳＥ）　ｉｓ　ｌｏｗｅｒ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｔｅｓｔｉｎｇ　ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ．Ｓｏ　ｈｉｓ　ｔｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｃｌｏｓｅｒ　ｔｏ　ｈｕｍａｎ　ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｉｎｏｃｕｌａｒ，ｓｔｅｒｅｏ　ｉｍａｇｅ，ｑｕａｌｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ｐｏｗｅｒ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　—ｌ７一