In this article, we propose a quality assessment model-based on the projection invariant feature and the visual saliency for Stereoscopic Omnidirectional Images (SOIs). Firstly, the projection invariant monocular and binocular features of SOI are derived from the Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) points to tackle the inconsistency between the stretched projection formats and the viewports. Secondly, the visual saliency model, which combines the chrominance and contrast perceptual factors, is used to facilitate the prediction accuracy. Thirdly, according to the characteristics of the panoramic image, we generate the weight map and utilize it as a location prior, which can be adapted to different projection formats. Finally, the proposed SOI quality assessment model fuses the projection invariant features, visual saliency, and location prior. Experimental results on both the NingBo University SOI Database (NBU-SOID) and Stereoscopic OmnidirectionaL Image quality assessment Database (SOLID) demonstrate the proposed metric on equi-rectangular projection format outperforms the state-of-the-art schemes, the pearson linear correlation coefficient and spearman rank order correlation coefficient performance are 0.933 and 0.933 on SOLID, and 0.907 and 0.910 on NBU-SOID, respectively. Meanwhile, the proposed algorithm is extended to another five representative projection formats and achieves superior performance.

中文翻译：

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基于投影不变特征和视觉显着性的立体全向图像质量评估

在本文中，我们提出了一种基于投影不变特征和立体全向图像 (SOI) 视觉显着性的质量评估模型。首先，SOI的投影不变单目和双目特征来源于尺度不变特征变换（SIFT）点，以解决拉伸投影格式和视口之间的不一致问题。其次，采用结合色度和对比度感知因素的视觉显着性模型来提高预测精度。第三，根据全景图像的特点，我们生成权重图并将其作为位置先验，可以适应不同的投影格式。最后，所提出的 SOI 质量评估模型融合了投影不变特征、视觉显着性和位置先验。在宁波大学 SOI 数据库 (NBU-SOID) 和立体全方位图像质量评估数据库 (SOLID) 上的实验结果表明，所提出的等矩形投影格式指标优于最先进的方案，即皮尔逊线性相关系数和 spearman 等级顺序相关系数性能在 SOLID 上分别为 0.933 和 0.933，在 NBU-SOID 上分别为 0.907 和 0.910。同时，将所提出的算法扩展到另外五种具有代表性的投影格式，并实现了卓越的性能。pearson 线性相关系数和 spearman 秩次相关系数性能在 SOLID 上分别为 0.933 和 0.933，在 NBU-SOID 上分别为 0.907 和 0.910。同时，将所提出的算法扩展到另外五种具有代表性的投影格式，并实现了卓越的性能。pearson 线性相关系数和 spearman 秩次相关系数性能在 SOLID 上分别为 0.933 和 0.933，在 NBU-SOID 上分别为 0.907 和 0.910。同时，将所提出的算法扩展到另外五种具有代表性的投影格式，并实现了卓越的性能。