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1.
超分辨率重建在视频的传输和显示中起着重要的 作用。为了既保证重建视频的清晰度,又面向用户 实时显示,提出了一种采用精简卷积神经网络的快速视频超分辨率重建方法。所提的精简卷 积神经网络体 现在以下三点:首先,考虑到输入的尺寸大小会直接影响网络的运算速度,所提网络省去传 统方法的预插 值过程,直接对多个低分辨率输入视频帧提取特征,并进行多维特征通道融合。接着,为了 避免网络中产 生零梯度而丢失视频的重要信息,采用参数线性纠正单元(Parametric Rectified Linear Unit,PReLU)作为激 活函数,并采用尺寸更小的滤波器调整网络结构以进行多层映射。最后,在网络末端添加反 卷积层上采样 得到重建视频。实验结果显示,所提方法相比有代表性的方法在PSNR和SSIM指 标上分别平均 提升了0.32dB和0.016,同时在 GPU下达到平均41帧/秒的重建速度。结果表明所提方法可快速重建质 量更优的视频。 相似文献
2.
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
3.
本文提出基于多视点多曝光图像的立体高动态范围图像合成算法。首 先,考虑多视点多曝光 图像以及相机响应函数曲线的特性,提出一种虚拟曝光图像绘制算法,将不同曝光的图像绘 制到同一视点;然后, 为了使绘制曝光图像保留更多细节和结构,需要对绘制虚拟曝光图像进行空洞填补及边缘修 复,故引入了边缘差值 掩膜图,对图像边缘信息进行校正平滑处理;最后利用绘制的虚拟曝光图像合成立体高动态 范围图像。实验结果表 明,获得的绘制曝光图像与参考曝光视点图像之间的结构相似性高达0.99以上,且合成的 高动态范围图像质量高。 相似文献
4.
目的 显示设备的多样化使得图像重定向的作用日益凸显。不同的重定向方法产生不同视觉感受的重定向图像,而如何评价重定向图像的质量,优化重定向算法是当前研究的热点与难点,为此,提出一种结合双向相似性变换的重定向图像质量评价方法。方法 首先对原始图像和重定向图像进行像素点双向匹配,利用网格顶点坐标对计算前向变换矩阵和后向变换矩阵。然后由相似性变换矩阵与标准变换矩阵间的距离得到重定向图像的几何失真。由网格面积缺失得到重定向图像的信息损失。最后结合网格的显著性,融合前向匹配与后向匹配的几何失真和信息损失得到重定向图像的质量。结果 该方法在RetargetMe和CUHK数据库上的KRCC(Kendall rank correlation coefficient)和SROCC(Spearman rank-order correlation coefficient)性能分别达到了0.46和0.71,较现有方法有较大提升。在前向匹配与后向匹配测试中,双向匹配的测试结果优于单向匹配。结论 本文方法将图像的重定向处理看做相似性变换过程。实验结果表明,从相似性变换矩阵中提取的相关特征能够较精确度量重定向图像的几何失真,而由此引发的网格面积缺失也能准确反映出重定向图像的信息损失。另外,采用双向匹配机制一定程度上减少了像素匹配误差对实验结果的影响,有效提升了重定向图像质量预测的准确性。该方法对重定向图像的质量评价效果好,适用于重定向图像的质量预测及算法优化。 相似文献
5.
基于支持向量回归的立体图像客观质量评价模型 总被引:1,自引:0,他引:1
立体图像质量评价是评价立体视频系统性能的有效途径,而如何利用人类视觉特性对立体图像质量进行有效评价是目前的研究难点.该文根据图像奇异值有较强稳定性的特点,结合立体图像的主观视觉特性,提出了一种基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的立体图像客观质量评价模型.该模型通过分析立体图像的视觉特性,提取左右图像的奇异值作为立体图像的特征信息,然后根据立体图像的不同失真类型情况对其特征进行融合,通过SVR预测得到立体图像质量的客观评价值.实验结果表明,采用该文提出的客观评价模型对立体数据测试库进行评价,Pearson线性相关系数值在0.93以上,Spearman等级相关系数值在0.94以上,均方根误差值接近6,异常值比率值为0.00%,符合人眼视觉特性,能够很好地预测人眼对立体图像的主观感知. 相似文献
6.
7.
8.
针对当前高动态范围(HDR)图像质量评价方法未考虑图像色度和结构信息的问题,提出了一种新的HDR图像客观质量评价方法。首先,利用HDR-VDP-2.2中的基于视觉感知的模型得到关于亮度与对比度的视觉保真度特征;然后,将HDR图像转换到YIQ彩色空间,对彩色空间中的Y、I、Q通道分别进行处理,求得色度相似度和结构相关度特征;最后,利用支持向量回归(SVR)的方法对特征进行融合,预测得到高动态范围图像质量的客观评价值。实验结果表明,与HDR-VDP-2.2相比,该方法的Pearson相关系数和Spearman等级相关系数分别提升了23.09%和25.34%;均方根误差(RMSE)降低了38.01%。所提出的方法与主观视觉感知具有更高的一致性。 相似文献
9.
目的 针对人眼观看立体图像内容可能存在的视觉不舒适性,基于视差对立体图像视觉舒适度的影响,提出了一种结合全局线性和局部非线性视差重映射的立体图像视觉舒适度提升方法。方法 首先,考虑双目融合限制和视觉注意机制,分别结合空间频率和立体显著性因素提取立体图像的全局和局部视差统计特征,并利用支持向量回归构建客观的视觉舒适度预测模型作为控制视差重映射程度的约束;然后,通过构建的预测模型对输入的立体图像的视觉舒适性进行分析,就欠舒适的立体图像设计了一个两阶段的视差重映射策略,分别是视差范围的全局线性重映射和针对提取的潜在欠舒适区域内视差的局部非线性重映射;最后,根据重映射后的视差图绘制得到舒适度提升后的立体图像。结果 在IVY Lab立体图像舒适度测试库上的实验结果表明,相较于相关有代表性的视觉舒适度提升方法对于欠舒适立体图像的处理结果,所提出方法在保持整体场景立体感的同时,能更有效地提升立体图像的视觉舒适度。结论 所提出方法能够根据由不同的立体图像特征构建的视觉舒适度预测模型来自动实施全局线性和局部非线性视差重映射过程,达到既改善立体图像视觉舒适度、又尽量减少视差改变所导致的立体感削弱的目的,从而提升立体图像的整体3维体验。 相似文献
10.
基于中心凹恰可觉察失真模型的多视点深度视频编码方法 总被引:4,自引:4,他引:0
针对深度视频压缩中存在的大量视觉冗余,提出了一种基于中心凹恰可觉察失真(FJND)模型的深度视频编码方法。首先通过左右通道的彩色和深度视频绘制虚拟视点图像,并利用FJND模型得到虚拟视点图像的FJND,然后根据深度视频中几何偏移和深度值失真之间的关系确定深度视频左通道的可允许失真,将深度视频左通道分区域采用自适应量化参数进行编码,并对右通道的深度视频根据与左通道量化参数的关系进行编码。实验结果表明,本文方法在相同码率下,虚拟视点图像质量平均提高0.48dB;在相同虚拟视点图像的绘制质量下,深度视频编码码率平均减少26%。 相似文献