1.一种基于数字水印的立体图像质量客观评价方法，其特征在于包括以下步骤：

①-1、在发送端，令Sorg表示原始的无失真的立体图像，将Sorg的左视点图像记为Lorg，将Sorg的右视点图像记为Rorg；将Lorg和Rorg分别分割成 个互不重叠的尺寸大小为

8×8的图像块，其中，此处M为Lorg和Rorg的宽度，N为Lorg和Rorg的高度；

①-2、对Lorg和Rorg中的每个图像块进行离散余弦变换，得到Lorg和Rorg中的每个图像块的DCT系数矩阵；

①-3、分别对Lorg和Rorg中的所有图像块的DCT系数矩阵中的所有DCT系数进行系数重组，得到Lorg和Rorg各自对应的10个各不相同的重组系数矩阵，将Lorg对应的第n'个重组系数矩阵记为 将Rorg对应的第n'个重组系数矩阵记为 其中，Lorg中的所有图像块的DCT系数矩阵中相同坐标位置处的DCT系数位于同一个重组系数矩阵中，Rorg中的所有图像块的DCT系数矩阵中相同坐标位置处的DCT系数位于同一个重组系数矩阵中，

1≤n'≤10；

①-4、计算Lorg对应的每个重组系数矩阵与Rorg对应的每个重组系数矩阵的差值绝对值矩阵，将Lorg对应的第n'个重组系数矩阵 与Rorg对应的第n'个重组系数矩阵 的差值绝对值矩阵记为 将 中的第l个DCT系数记为然后计算Lorg对应的每个重组系数矩阵与Rorg对应的每个重组

系数矩阵的差值绝对值矩阵的均值和标准差，将 的均值和标准差分别记为 和其中， 表示 中的第l个

DCT系数， 表示 中的第l个DCT系数，符号“||”为取绝对值符号，1≤l≤Ln'，在此Ln'表示 或 中DCT系数的总个数；

①-5、利用Watson敏感度算子分别对Lorg和Rorg中的每个图像块的DCT系数矩阵中的所有DCT系数进行滤波处理，得到Lorg和Rorg中的每个图像块的滤波后DCT系数矩阵；

①-6、采用与步骤①-3相同的系数重组方式，分别对Lorg和Rorg中的所有图像块的滤波后DCT系数矩阵中的所有滤波后DCT系数进行系数重组，得到Lorg和Rorg各自对应的10个各不相同的滤波后重组系数矩阵，将Lorg对应的第n'个滤波后重组系数矩阵记为将Rorg对应的第n'个滤波后重组系数矩阵记为 其中，Lorg中的所有图像块的滤波后DCT系数矩阵中相同坐标位置的滤波后DCT系数位于同一个滤波后重组系数矩阵中，Rorg中的所有图像块的滤波后DCT系数矩阵中相同坐标位置的滤波后DCT系数位于同一个滤波后重组系数矩阵中，1≤n'≤10；

①-7、根据Lorg或Rorg各自对应的10个滤波后重组系数矩阵中的所有滤波后DCT系数，计算第一敏感度阈值，记为T1， 其中，α为敏感度阈值调节因子，α＝3，1≤k≤10，1≤l≤Lk，此处Lk表示Lorg或Rorg各自对应的10个滤波后重组系数矩阵中的第k个滤波后重组系数矩阵中滤波后DCT系数的总个数， 表示Lorg或Rorg各自对应的10个滤波后重组系数矩阵中的第k个滤波后重组系数矩阵中的第l个滤波后DCT系数，符号“||”为取绝对值符号；

①-8、将Lorg和Rorg各自对应的每个滤波后重组系数矩阵中值大于第一敏感度阈值T1的滤波后DCT系数确定为视觉敏感度系数，然后计算Lorg和Rorg各自对应的每个滤波后重组系数矩阵中视觉敏感度系数所占的比重，将Lorg对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中视觉敏感度系数所占的比重记为 将Rorg对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中视觉敏感度系数所占的比重记为

其中， 表示Lorg对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中视觉敏感度系数的个数，L

R(n')表示Lorg对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中滤波后DCT系数的总个数，R

表示Rorg对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中视觉敏感度系数的个数，R(n')表示Rorg对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中滤波后DCT系数的总个数；

①-9、将Lorg对应的每个重组系数矩阵与Rorg对应的每个重组系数矩阵的差值绝对值矩阵的均值和标准差，经量化编码后作为第一数字水印信息；将Lorg对应的每个滤波后重组系数矩阵中视觉敏感度系数所占的比重，经量化编码后作为第二数字水印信息；将Rorg对应的每个滤波后重组系数矩阵中视觉敏感度系数所占的比重，经量化编码后作为第三数字水印信息；然后利用抖动调制数字水印嵌入方法，将第一数字水印信息分别嵌入Lorg对应的第4个重组系数矩阵 和Rorg对应的第4个重组系数矩阵 将第二数字水印信息分别嵌入Lorg对应的第5个重组系数矩阵 和Rorg对应的第5个重组系数矩阵将第三数字水印信息分别嵌入Lorg对应的第6个重组系数矩阵 和Rorg对应的第6个重组系数矩阵 得到含数字水印的立体图像；

在此，对于Lorg对应的第n'个重组系数矩阵 与Rorg对应的第n'个重组系数矩阵的差值绝对值矩阵 的均值 和标准差 Lorg对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中视觉敏感度系数所占的比重 Rorg对应的第n'个滤波后重组系数矩阵中视觉敏感度系数所占的比重 量化编码过程为：将 和 分

别用8位二进制数表示；然后，对 和 各自对应的二进制数采用多项

式生成16比特CRC差错校验码；接着，采用BCH对 和 各自对应的含

校验码数据进一步进行编码得到最终编码数据；

①-10、发送端将含数字水印的立体图像发送给接收端；

②-1、在接收端，令Sdis表示接收到的待评价的失真的含数字水印的立体图像，将Sdis的左视点图像记为Ldis，将Sdis的右视点图像记为Rdis；将Ldis和Rdis分别分割成 个互不重叠的尺寸大小为8×8的图像块，其中，此处M为Ldis和Rdis的宽度，N为Ldis和Rdis的高度；

②-2、对Ldis和Rdis中的每个图像块进行离散余弦变换，得到Ldis和Rdis中的每个图像块的DCT系数矩阵；

②-3、分别对Ldis和Rdis中的所有图像块的DCT系数矩阵中的所有DCT系数进行系数重组，得到Ldis和Rdis各自对应的10个各不相同的重组系数矩阵，将Ldis对应的第n'个重组系数矩阵记为 将Rdis对应的第n'个重组系数矩阵记为 其中，Ldis中的所有图像块的DCT系数矩阵中相同坐标位置处的DCT系数位于同一个重组系数矩阵中，Rdis中的所有图像块的DCT系数矩阵中相同坐标位置处的DCT系数位于同一个重组系数矩阵中，

1≤n'≤10；

②-4、计算Ldis对应的每个重组系数矩阵与Rdis对应的每个重组系数矩阵的差值绝对值矩阵，将Ldis对应的第n'个重组系数矩阵 与Rdis对应的第n'个重组系数矩阵 的差值绝对值矩阵记为 将 中的第l个DCT系数记为然后计算Ldis的每个重组系数矩阵与Rdis的每个重组系数

矩阵的差值绝对值矩阵的均值和标准差，将 的均值和标准差分别记为 和

其中， 表示 中的第l个DCT

系数， 表示 中的第l个DCT系数，符号“||”为取绝对值符号，1≤l≤Ln'，在此Ln'表示 或 中DCT系数的总个数；

②-5、利用Watson敏感度算子分别对Ldis和Rdis中的每个图像块的DCT系数矩阵中的所有DCT系数进行滤波处理，得到Ldis和Rdis中的每个图像块的滤波后DCT系数矩阵；

②-6、采用与步骤②-3相同的系数重组方式，分别对Ldis和Rdis中的所有图像块的滤波后DCT系数矩阵中的所有滤波后DCT系数进行系数重组，得到Ldis和Rdis各自对应的10个各不相同的滤波后重组系数矩阵，将Ldis对应的第n'个滤波后重组系数矩阵记为将Rdis对应的第n'个滤波后重组系数矩阵记为 其中，Ldis中的所有图像块的滤波后DCT系数矩阵中相同坐标位置的滤波后DCT系数位于同一个滤波后重组系数矩阵中，Rdis中的所有图像块的滤波后DCT系数矩阵中相同坐标位置的滤波后DCT系数位于同一个滤波后重组系数矩阵中，1≤n'≤10；

②-7、根据Ldis或Rdis各自对应的10个滤波后重组系数矩阵中的所有滤波后DCT系数，计算第二敏感度阈值，记为T2， 其中，α为敏感度阈值调节因子，α＝3，1≤k≤10，1≤l≤Lk，此处Lk表示Ldis或Rdis各自对应的10个滤波后重组系数矩阵中的第k个滤波后重组系数矩阵中滤波后DCT系数的总个数， 表示Ldis或Rdis各自对应的10个滤波后重组系数矩阵中的第k个滤波后重组系数矩阵中的第l个滤波后DCT系数，符号“||”为取绝对值符号；

②-8、将Ldis和Rdis各自对应的每个滤波后重组系数矩阵中值大于第二敏感度阈值T2的滤波后DCT系数确定为视觉敏感度系数，然后计算Ldis和Rdis各自对应的每个滤波后重组系数矩阵中视觉敏感度系数所占的比重，将Ldis对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中视觉敏感度系数所占的比重记为 将Rdis对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中视觉敏感度系数所占的比重记为

其中， 表示Ldis对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中

L

视觉敏感度系数的个数，D(n')表示Ldis对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中滤波后DCT系数的总个数， 表示Rdis对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中视觉敏感度R系数的个数，D(n')表示Rdis对应的第n'个滤波后重组系数矩阵 中滤波后DCT系数的总个数；

②-9、检测嵌入到Sdis中的第一数字水印信息，然后对检测到的第一数字水印信息进行解码和反量化，解码反量化得到发送端嵌入的Lorg对应的每个重组系数矩阵与Rorg对应的每个重组系数矩阵的差值绝对值矩阵的均值和标准差，接着采用Canberra距离对Sdis进行纹理相似度度量，得到Sdis的立体感知值，记为Qdisp，其中， 和 分别表示发送端嵌入的Lorg对应的第n'个重组系数矩阵 与Rorg对应的第n'个重组系数矩阵 的差值绝对值矩阵 的均值和标准差，wn'表示权值，符号“||”为取绝对值符号；

检测嵌入到Ldis中的第二数字水印信息，然后对检测到的第二数字水印信息进行解码和反量化，解码反量化得到发送端嵌入的Lorg对应的每个滤波后重组系数矩阵中视觉敏感度系数所占的比重，接着计算左视点质量分数，记为 其中，Q0为动态调节因子，Q0＝0.1， 表示发送端嵌入的Lorg对应的

第n'个滤波后重组系数矩阵 中视觉敏感度系数所占的比重，符号“||”为取绝对值符号；

检测嵌入到Rdis中的第三数字水印信息，然后对检测到的第三数字水印信息进行解码，解码反量化得到发送端嵌入的Rorg对应的每个滤波后重组系数矩阵中视觉敏感度系数所占的比重，接着计算右视点质量分数，记为 其中，表示发送端嵌入的Rorg对应的第n'个滤波后重组系数矩

阵 中视觉敏感度系数所占的比重；

②-10、根据 和 计算Sdis的视点质量分数，记为Qview，

②-11、采用n″幅原始的无失真的立体图像，建立其在不同失真类型不同失真程度下的失真立体图像集合，该失真立体图像集合包括多幅失真立体图像，利用主观质量评价方法分别评价出该失真立体图像集合中的每幅失真立体图像的主观评分，将该失真立体视频集合中的第j幅失真立体图像的主观评分记为DMOSj，其中，n″>1，0≤DMOSj≤100；然后按照步骤①-1至步骤②-10计算Qdisp和Qview的操作，以相同的方式计算该失真立体图像集合中的每幅失真立体图像的立体感知值和视点质量分数，将该失真立体图像集合中的第j幅失真立体图像的立体感知值记为Qdisp(j)，将该失真立体图像集合中的第j幅失真立体图像的视点质量分数记为Qview(j)，其中，1≤j≤N'，N'表示该失真立体图像集合中包含的失真立体图像的幅数；再由该失真立体图像集合中的每幅失真立体图像的立体感知值和视点质量分数构成该失真立体图像集合中的每幅失真立体图像的质量分数，将该失真立体视频集合中的第j幅失真立体图像的质量分数记为xj，xj＝[Qdisp(j),Qview(j)]，其中，此处[Qdisp(j),Qview(j)]表示该失真立体图像集合中的第j幅失真立体图像的立体感知值和视点质量分数组成的向量矩阵；

②-12、将该失真立体图像集合中的所有失真立体图像分成训练集和测试集，然后利用支持向量回归对训练集中的所有失真立体图像的质量分数和主观评分进行训练，使得经过opt训练得到的回归函数值与主观评分之间的误差最小，拟合得到最优的权值矢量W 和最优opt opt opt

的偏置项b ，接着利用W 和b 构造得到支持向量回归训练模型，再根据支持向量回归训练模型，对测试集中的每幅失真立体图像的质量分数进行测试，预测得到测试集中的每幅失真立体图像的客观质量评价预测值，将测试集中的第k'幅失真立体图像的客观质量评价预测值记为Qk'，Qk'＝f(xk')， 其中，1≤k'≤t'，t'表示测试集中包含的失真立体图像的幅数，f()为函数表示形式，xk′＝[Qdisp(k′),Qview(k′)]，xk'表示测试集中的第k'幅失真立体图像的质量分数，Qk'是测试集中的第k'幅失真立体opt T opt图像的质量分数xk'的函数，(W )为W 的转置矢量， 为xk'的线性函数。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字水印的立体图像质量客观评价方法，其特征在于所述的步骤①-3中将Lorg和Rorg分别作为待处理图像，所述的步骤②-3中将Ldis和Rdis分别作为待处理图像，则对待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中的所有DCT系数进行系数重组的具体过程为：提取出待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中坐标位置为(1,1)的DCT系数，并按序构成第1个重组系数矩阵；提取出待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中坐标位置为(1,2)的DCT系数，并按序构成第2个重组系数矩阵；提取出待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中坐标位置为(2,1)的DCT系数，并按序构成第3个重组系数矩阵；提取出待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中坐标位置为(2,2)的DCT系数，并按序构成第4个重组系数矩阵；提取出待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中横坐标为1≤i≤2且纵坐标为3≤j≤4的所有DCT系数，并按序构成第5个重组系数矩阵；提取出待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中横坐标为3≤i≤4且纵坐标为1≤j≤2的所有DCT系数，并按序构成第6个重组系数矩阵；提取出待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中横坐标为3≤i≤4且纵坐标为3≤j≤4的所有DCT系数，并按序构成第7个重组系数矩阵；提取出待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中横坐标为1≤i≤4且纵坐标为5≤j≤8的所有DCT系数，并按序构成第8个重组系数矩阵；提取出待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中横坐标为5≤i≤8且纵坐标为1≤j≤4的所有DCT系数，并按序构成第9个重组系数矩阵；提取出待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中横坐标为5≤i≤8且纵坐标为5≤j≤8的所有DCT系数，并按序构成第10个重组系数矩阵。

3.根据权利要求2所述的一种基于数字水印的立体图像质量客观评价方法，其特征在于所述的步骤①-6中将Lorg和Rorg分别作为待处理图像，则对待处理图像中的所有图像块的滤波后DCT系数矩阵中的所有滤波后DCT系数进行系数重组的具体过程，与所述的步骤①-3中对待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中的所有DCT系数进行系数重组的具体过程相同；所述的步骤②-6中将Ldis和Rdis分别作为待处理图像，则对待处理图像中的所有图像块的滤波后DCT系数矩阵中的所有滤波后DCT系数进行系数重组的具体过程，与所述的步骤②-3中对待处理图像中的所有图像块的DCT系数矩阵中的所有DCT系数进行系数重组的具体过程相同。