本篇论文由IEEE的成员Donghyun Kim, Seungchul Ryu and Kwanghoon Sohn发表。
本文把深度感知信息和运动信息联系起来,产生一幅3D视频质量评价(3D VQA)的权重图(weghting map),然后用权重图来对PSNR和SSIM算法进行加权运算,得出3D视频客观质量。
在3D视频中, 深度感知是其重要的影响因素。如在观看3D视频中,人们更关注正视差的物体。此外,本文认为运动信息是HVS的另一个重要影响因素。
论文使用光流法来获得运动信息M。对于当前视点v, 和
分别是其水平运动矢量和垂直运动矢量,则上一帧的运动矢量可以这样得出:
f为一帧,W为16x16的宏块,则当前视点的运动信息为:
是一个线性归一化函数,将运动信息的值固定在0~255之间。
下图是产生权重图的基本运算框架:
基于深度感知和运动信息的3D视频质量评价
最新推荐文章于 2023-05-09 16:27:00 发布
