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[电气工程与系统科学] 用于三维视频压缩的三维视频质量度量 [推广有奖]

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大多数88 在职认证  发表于 2022-3-19 20:55:00 来自手机 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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摘要翻译:
随着多视点显示技术的发展,无眼镜3DTV越来越接近现实,MPEG和VCEG正在准备对HEVC进行扩展,以编码多视点视频内容。使用PSNR作为质量度量来执行当前版本的3D视频编解码器中的视图合成。本文提出了一种基于全参考人眼视觉系统的三维视频质量度量,用于多视点编码,作为PSNR的替代。在一个2视图的案例场景中测试了我们度量的性能。在编码器侧评估由解码视图和合成视图形成的压缩立体对的质量。通过一系列主观测试验证了该算法的性能,并与PSNR、SSIM、MS-SSIM、VIFp和VQM等指标进行了比较。实验结果表明,与其他测试指标相比,我们的三维质量指标与平均意见得分(MOS)的相关性最高。
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英文标题:
《3D Video Quality Metric for 3D Video Compression》
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作者:
Amin Banitalebi-Dehkordi, Mahsa T. Pourazad, and Panos Nasiopoulos
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最新提交年份:
2018
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分类信息:

一级分类:Electrical Engineering and Systems Science        电气工程与系统科学
二级分类:Image and Video Processing        图像和视频处理
分类描述:Theory, algorithms, and architectures for the formation, capture, processing, communication, analysis, and display of images, video, and multidimensional signals in a wide variety of applications. Topics of interest include: mathematical, statistical, and perceptual image and video modeling and representation; linear and nonlinear filtering, de-blurring, enhancement, restoration, and reconstruction from degraded, low-resolution or tomographic data; lossless and lossy compression and coding; segmentation, alignment, and recognition; image rendering, visualization, and printing; computational imaging, including ultrasound, tomographic and magnetic resonance imaging; and image and video analysis, synthesis, storage, search and retrieval.
用于图像、视频和多维信号的形成、捕获、处理、通信、分析和显示的理论、算法和体系结构。感兴趣的主题包括:数学,统计,和感知图像和视频建模和表示;线性和非线性滤波、去模糊、增强、恢复和重建退化、低分辨率或层析数据;无损和有损压缩编码;分割、对齐和识别;图像渲染、可视化和打印;计算成像,包括超声、断层和磁共振成像;以及图像和视频的分析、合成、存储、搜索和检索。
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英文摘要:
  As the evolution of multiview display technology is bringing glasses-free 3DTV closer to reality, MPEG and VCEG are preparing an extension to HEVC to encode multiview video content. View synthesis in the current version of the 3D video codec is performed using PSNR as a quality metric measure. In this paper, we propose a full- reference Human-Visual-System based 3D video quality metric to be used in multiview encoding as an alternative to PSNR. Performance of our metric is tested in a 2-view case scenario. The quality of the compressed stereo pair, formed from a decoded view and a synthesized view, is evaluated at the encoder side. The performance is verified through a series of subjective tests and compared with that of PSNR, SSIM, MS-SSIM, VIFp, and VQM metrics. Experimental results showed that our 3D quality metric has the highest correlation with Mean Opinion Scores (MOS) compared to the other tested metrics.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/1803.04629
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关键词:Presentation Architecture Experimental Construction Segmentation 3DTV 合成 PSNR 视点 使用

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