面向密集光场的质量度量
计算机视觉与模式识别
2020-04-15 v1
摘要
光场已成为三维场景的一种流行表示方式，人们对其处理、重采样和压缩颇感兴趣。由于这些操作通常会导致质量损失，因此有必要对其进行量化。在这项工作中，我们收集了一个由密集参考光场和失真光场构成的新数据集，以及以感知单位标定的相应质量分数。这些分数是通过使用交互式光场查看装置的主观实验获得的。该数据集包含光场处理链中由于光场重建、多视图压缩以及自动多视图显示器的限制而产生的典型伪影。我们测试了多种现有的客观质量度量，以确定它们能在多大程度上预测光场的质量。我们发现，现有的图像质量度量能够很好地衡量光场质量，但需要密集参考光场才能实现最佳性能。对于比较两个失真光场这一更复杂的任务，其性能显著下降，这表明需要新的、针对光场特有的度量。
引用
@article{arxiv.1704.07576,
title = {Towards a quality metric for dense light fields},
author = {Vamsi Kiran Adhikarla and Marek Vinkler and Denis Sumin and Rafał K. Mantiuk and Karol Myszkowski and Hans-Peter Seidel and Piotr Didyk},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.07576},
year = {2020}
}