基于合成视点和深度图的3D图像质量评价

最新推荐文章于 2023-11-07 23:23:30 发布

youantong

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分类专栏：图像质量评价文章标签：算法 3d图像 3d

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013495114/article/details/50128053

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本文介绍了一种全参考的3D图像质量评价方法，利用双眼感知特性，结合合成视点图像和深度信息。通过立体匹配计算视差图，并依据像素位置调整质量得分，模拟双目竞争现象。使用多尺度结构相似度指数（MS-SSIM）评估无损和有损图像的合成视点质量。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

　　Sid Ahmed FEZZA，阿尔及利亚奥兰大学；Mohamed-Chaker LARABI，法国普瓦捷大学。
　　本文提出了一个基于双眼感知特性的全参考质量评价方法。该方法基于合成视点图像，考虑到人眼的3D感知机制主要受提供最重要和对比度信息最强的视点的影响。为了把深度信息考虑进去，论文根据每个像素在该视点的位置调整其质量得分。
　　下图是算法框架：
　　　　这里写图片描述
　　
　　　　　　　　　　　　
　　ｉ、ｊ是像素点的坐标，是合成图像，和是左右眼的图像，是像素（i，j）在左右视点图像的水平位移。该论文使用立体匹配算法计算视差图。
　　为了模拟双目竞争现象，论文根据局部内容信息给每个视点定义了一个权重因子：
　　　　　　　　　

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