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在自由视点视频系统中,如何能在视频终端得到高质量的视频图像已成为基于深度图的绘制(DIBR)技术所研究的主要任务,其中虚拟视点像素插值是该技术中影响绘制质量的一个重要环节。针对虚拟视点绘制标准方案中存在的问题,提出了一种基于空间加权的像素插值算法。它是通过对多个投影像素点的深度值和水平方向绝对距离进行加权操作来实现像素插值的。在插值过程中,该算法考虑了不同区域投影像素点个数对像素插值准确性的影响,从而剔除了部分失真像素点,并且在图像输出前还分别对左、右参考虚拟视点进行了失真检测和矫正。实验结果表明,该算法改善了绘制的主、客观质量,其中,PSNR平均提高0.30 dB,SSIM平均提高0.001 3。因此,该算法可以有效地抑制像素插值过程引入的噪声,提高像素插值的精度。 相似文献
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针对低分辨率深度图像上采样容易导致边缘模糊问 题,提出了一种基 于图像边缘特征的深度上采样算法。一方面,利用相同低分辨率深度和彩色图像的相关性系 数,自适应调 节深度图像边缘上采样过程中深度和彩色的权重;另一方面,结合上采样值和低分辨率深度 图像中邻近像 素值,对低分辨率深度图像的不连续区域进行求精操作以进一步减少边缘模糊现象。实验结 果表明,本文算法 的性能优于近年文献中提出的算法。本算法上采样深度图像的平均坏点率(B PR)为2.07%,均方根误差(RMSE )为3.46,峰值信噪比(PSNR)为38.58dB,绘制 虚拟视点的平均PSNR为39.58dB。 相似文献
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针对在3D视频(3DV)和自由视点视频(FVV)中传统的 图像质量评价方法不适用于深度图的问题,本文从人类视觉感知特性出发,提出一 种新的深度图 质量评估算法。首先进行交叉验证,得到待评价深度图的差值图;然后提取遮挡掩膜,去除 被遮挡的像素 点;再根据人类视觉特性,考虑背景亮度掩蔽、纹理掩蔽和边缘敏感性等因素,应用恰可察 觉失真(JND)模 型得到每个像素点的误差可视阈值;最后计算错误像素率作为度量指标评价深度图的质量 。实验结果表 明,本文提出的算法能够准确地检测错误像素,所提出的度量指标与全参考度量指标的相关 系数的平均值 为0.833,最高达到0.933,与合成虚拟视点均 方误差的相关系数的平均值为0.857,最高达 到0.928。 相似文献
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为了降低高效视频编码(HEVC)的复杂度,提出了一种基于纹理方向和空域相关性的帧内快速编码算法。一方面,利用相邻编码单元(CU,coding unit)的最佳分割尺寸确定相关性的权重,并根据已编码CU的率失真代价值定义了CU分割尺寸的相关性因子,通过比较该因子提前终止CU分割;另一方面,利用Sobel算子求取预测单元(PU,prediction unit)子块的纹理方向,通过判定其纹理方向显著性确定相应的候选模式集,然后根据PU大小对所得的预测模式修正处理,最后遍历这些候选模式选取最优模式。实验结果表明:本文算法相对于原始HEVC编码方法,在全I帧模式下编码时间平均减少36.84%,BDBR(Bjntegaard delta bit rate)上升约0.81%,BDPSNR(Bjntegaard delta peak signal-to-noise rate)降低了0.047dB。 相似文献
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先进的立体视频技术能给观众带来深度感和沉浸感,但也容易使人产生视觉疲劳,造成观看体验质量的下降,因此,如何对立体视频/图像的视觉舒适度进行有效评价是目前的研究难点。该文提出一种基于视觉重要区域的立体图像视觉舒适度客观评价模型,该模型主要包括3个部分:(1)利用图像显著图和视差图像得到立体图像视觉重要区域;(2)提取视觉重要区域的视差幅度特征、视差梯度边缘特征以及空间频率特征,作为反映立体图像视觉舒适度的感知特征信息;(3)通过支持向量回归建立特征信息与立体图像舒适度平均主观评分值的关系,预测得到立体图像视觉舒适度的客观评价值。实验结果表明,与现有的方法相比较,在相同的立体图像测试库上,采用该文提出的客观评价模型可以获得更好的评价性能。 相似文献
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结构相似度的立体视频错误隐藏 总被引:1,自引:0,他引:1
针对立体视频传输中右视点整帧丢失,提出了一种基于结构相似度(Structural Similarity,SSIM)的立体视频右视点整帧丢失错误隐藏算法。首先,提出了时域SSIM和视间SSIM的概念。然后,根据视频序列的时域相关性,将前一时刻右视点图像宏块的预测方式作为丢失图像宏块的预测方式。接着,将前一时刻右视点图像以宏块为单位进行时域和视间匹配,求取其以像素为单位的时域SSIM映射图和视间SSIM映射图。最后,计算并比较前一时刻右视点图像每个宏块的时域SSIM和视间SSIM值,得到每个宏块的预测方式,将其预测方式作为丢失帧中宏块的预测方式,从而使用运动补偿预测或者视差补偿预测的方法进行恢复。实验结果表明,与传统的算法和Pang的算法相比,PSNR值分别提高了2.76 dB和3.43 dB,且本文算法主观效果较好。 相似文献
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通过深度相机或者深度估计软件获取的深度视频准确性差,影响深度视频的编码压缩性能。因此,本文提出了一种面向HEVC的深度视频预处理算法。首先提取深度视频的边缘获取边缘掩膜;其次根据边缘掩膜对深度序列分类进行空域平滑;再次将彩色和空域平滑后的深度视频进行时空转换,并以转换后的彩色视频为辅助对转换后的深度视频进行时域平滑,以增强深度视频的时间相关性;最后对时域平滑处理完的深度视频进行逆时空转换,获取最终的预处理深度视频。实验结果表明,提出的处理方法既可以保证虚拟视点质量基本不变,又能够节省7.00%~23.78%的码率。 相似文献
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为了提高Kinect相机获取的深度图质量,提出了一种基于超像素分割的图像修复算法。 首先对深度图和彩色图分别 进行双边滤波和超像素分割;其次,结合深度图像和彩色图像相似性,记录彩色分割块的位 置,并对应于 深度图中;最后,在每个分割块对应深度区域中,根据丢失像素点在分割块中所占比例,划 分为无空洞区 域、小空洞区域、大空洞区域和全空洞区域4类。采用快速行进算法对小空洞区域进行 修复,利用中 值填补算法进行大空洞区域修复,对全空洞区域利用邻域区间对应彩色图像相似性进行填充 。4种类型中 的无空洞区域无需修复。实验结果表明,本文方法与FMM、Shen和Scheming的方法相比, 平均均方根误差(RMSE) 分别降低了2.958、0.822和0.078,修复 的主观质量也有所提高。 相似文献