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基于边缘差异的虚拟视图像质量评价方法

张艳 安平 尤志翔 张兆杨

张艳, 安平, 尤志翔, 张兆杨. 基于边缘差异的虚拟视图像质量评价方法[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(8): 1894-1900. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01475
引用本文: 张艳, 安平, 尤志翔, 张兆杨. 基于边缘差异的虚拟视图像质量评价方法[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(8): 1894-1900. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01475
Zhang Yan, An Ping, You Zhi-Xiang, Zhang Zhao-Yang. Quality Assessment for Virtual View Image Based on Edge Difference[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(8): 1894-1900. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01475
Citation: Zhang Yan, An Ping, You Zhi-Xiang, Zhang Zhao-Yang. Quality Assessment for Virtual View Image Based on Edge Difference[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(8): 1894-1900. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01475

基于边缘差异的虚拟视图像质量评价方法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01475
基金项目: 

国家自然科学基金重点项目(60832003),国家自然科学基金(61172096, 61171084)和上海市科委重点项目基金(10510500500)资助课题

Quality Assessment for Virtual View Image Based on Edge Difference

  • 摘要: 为了降低多视视频中的传输数据量,可适当减少包含纹理图及其对应深度图的多视数量,而在自由立体视频系统的终端采用基于深度图的绘制技术,生成新的虚拟视点。由于不准确的深度图估计、遮挡及合成算法等原因,合成虚拟视的边缘会出现高频噪声。对于这种特有的失真,用一般的评价方法并不能准确反映人眼的视觉感知。该文在分析失真虚拟视与原始视像素差异基础上,对各差异像素进行分类,并分配权重,提出了一种基于视觉加权的边缘差异质量评价方法,对边缘像素施加较高权重。经多视视频序列实验证明,该文方法相比于其它评价方法,能更好地预测人类视觉对虚拟视图像的主观感知。
  • 期刊类型引用(4)

    1. 王晨,彭宗举,章联军,陈芬,陆志华. 基于偏度和结构特征的无参考虚拟视点图像质量评价. 计算机应用. 2021(S2): 226-233 . 百度学术
    2. 孙彦景,杨玉芬,刘东林,施文娟. 基于内在生成机制的多尺度结构相似性图像质量评价. 电子与信息学报. 2016(01): 127-134 . 本站查看
    3. 马祥,霍俊彦,任光亮,杨旭,常义林. 利用视频与深度图相关性的深度图帧内编码. 西安电子科技大学学报. 2015(03): 1-7 . 百度学术
    4. 陈悦,姚剑敏,郭太良. 基于背景提取和分区修复的DIBR空洞填补方法. 电视技术. 2014(23): 34-37 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2012-11-16
  • 修回日期:  2013-03-25
  • 刊出日期:  2013-08-19

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