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1、目前對(duì)于普通家庭用戶而言,在線觀看三維視頻的效果無(wú)法令人滿意,不僅畫面模糊而且三維立體感較差。這一方面是因?yàn)槿S視頻的數(shù)據(jù)量巨大,過(guò)度的壓縮對(duì)三維視頻的立體感與深度感體驗(yàn)影響很大。另一方面,如何對(duì)三維視頻的質(zhì)量進(jìn)行合理的評(píng)價(jià)是一個(gè)還沒有被很好地解決的問題。三維視頻的失真類型與傳統(tǒng)的二維視頻存在區(qū)別,直接套用已有的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法效果不佳,且三維視頻的用戶質(zhì)量體驗(yàn)還包含了三維視頻深度感質(zhì)量等更復(fù)雜的影響因素。深度圖作為一種三維視頻輔助信息
2、目前正在得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。對(duì)于基于深度圖的三維視頻系統(tǒng)而言,虛擬視點(diǎn)的視頻圖像質(zhì)量好壞將會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)質(zhì)量。
第二章主要對(duì)存在紋理/深度壓縮失真的虛擬繪制視點(diǎn)視頻的主觀和客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)進(jìn)行了研究。主觀數(shù)據(jù)集的設(shè)計(jì)原則是確保用于測(cè)試的虛擬繪制視頻的質(zhì)量覆蓋范圍足夠廣并且彼此之間具有一定的質(zhì)量區(qū)分度。為此,每個(gè)紋理/深度視頻壓縮量化參數(shù)組合都是從大量的候選中進(jìn)行仔細(xì)挑選的。所建立的虛擬繪制視點(diǎn)視頻主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集目前
3、已被眾多國(guó)內(nèi)外的知名研究機(jī)構(gòu)所使用。另外,還提出了一種全參考的虛擬繪制視點(diǎn)視頻客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)算法。該算法主要關(guān)注由深度圖壓縮以及視點(diǎn)繪制過(guò)程本身帶來(lái)的時(shí)域閃爍失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法在完整數(shù)據(jù)集上的性能要顯著優(yōu)于現(xiàn)有的客觀視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)算法,在時(shí)域閃爍失真較為明顯的子集上相對(duì)于其它算法的優(yōu)勢(shì)更加明顯。
第三章重點(diǎn)研究了三維視頻的深度感質(zhì)量評(píng)價(jià),通過(guò)主觀實(shí)驗(yàn)對(duì)圖像失真如何影響三維立體視頻的深度感知質(zhì)量進(jìn)行了深入探索,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
4、集既包括了對(duì)稱失真的情況,又包括了非對(duì)稱失真的情況。主觀實(shí)驗(yàn)的結(jié)果證明圖像細(xì)節(jié)的丟失會(huì)影響深度感知。主觀實(shí)驗(yàn)得到的三維立體視頻深度感知質(zhì)量分?jǐn)?shù)以及圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)已經(jīng)對(duì)外公開發(fā)布。同時(shí),該章還提出了一種客觀評(píng)價(jià)算法用于測(cè)量圖像失真引起的深度感知質(zhì)量下降。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)深度感知質(zhì)量的下降。
第四章提出了一種深度視頻感知優(yōu)化編碼算法。該算法首先通過(guò)一種低復(fù)雜度的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法計(jì)算虛擬繪制視點(diǎn)視頻的空域失真和
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