将全向图像作为运动相机视频的感知质量评估

全向图像（也称为静态360{\deg}全景图）所带来的观看条件与常规2D图像大不相同。人类在沉浸式虚拟现实（VR）环境中如何感知图像失真是一个重要问题，却较少受到关注。我们认为，除失真的全景图本身外，两类VR观看条件对于决定用户观看行为及全景图感知质量至关重要：起始点与探索时间。我们首先开展一项心理物理实验，以研究VR观看条件、用户观看行为与360{\deg}图像感知质量之间的相互作用。随后，我们对收集的人类数据进行深入分析，得出若干有趣发现。此外，我们提出一个用于360{\deg}图像客观质量评估的计算框架，以巧妙方式体现观看条件与行为。具体而言，我们首先在不同观看条件下利用不同用户观看行为将全向图像转换为若干视频表示，然后借助先进的2D全参考视频质量模型计算感知质量。我们在所提框架内构建一组特定质量度量，并在三个VR质量数据库上展示其潜力。