面向立体图像重定向的混合失真聚合视觉舒适度评估
多媒体
2018-12-03 v1
摘要
视觉舒适度是3D媒体服务中十分重要的因素。该领域的研究甚少，尤其在3D内容重定向方面，其可能引入更为复杂的视觉失真。本文提出一种面向立体重定向图像(SRI)的混合失真聚合视觉舒适度评估(HDA-VCA)方案，考虑对结构失真、信息丢失、双眼不一致与语义失真等混合失真进行聚合。具体而言，提出Local-SSIM特征以反映SRI的局部结构失真，信息丢失由从双眼总和与差通道提取的双自然场景统计(D-NSS)特征表示。针对双眼不一致，评估了人类视觉系统(HVS)的视觉舒适区、窗口违例、双眼竞争以及调节-辐辏冲突。最后，语义失真由经训练深度神经网络提取的原始立体图像与其重定向图像的配对特征图的相关距离表示。我们在已发布的立体图像重定向数据库(SIRD)以及IEEE-SA和NBU 3D-VCA两个立体图像数据库上验证了HDA-VCA的有效性。结果表明，相较于SOTA VCA方案，HDA-VCA在处理混合失真方面具有优越性能。
引用
@article{arxiv.1811.12687,
title = {Hybrid Distortion Aggregated Visual Comfort Assessment for Stereoscopic Image Retargeting},
author = {Ya Zhou and Zhibo Chen and Weiping Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.12687},
year = {2018}
}
备注
13 pages, 11 figures, 4 tables