基于BJND和JNDD的立体视频深度感知增强技术综述

刘峰; 施阳; 干宗良; 秦雷; 陈昌红

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人类视觉系统是一个具有多种视觉特性的复杂处理系统,视觉感知是人眼多种视觉特性共同作用的结果。立体视频图像因视差和深度的存在有着与平面图像不同的视觉感受,且深度感与视差有着紧密的关系。恰可察觉差别(Just Noticeable Difference,JND)或者称为恰可察觉失真(Just Noticeable Distortion,JND)是一种基于视觉心理学和生理学的视觉特性,双目恰可察觉差别(Binocular JND,BJND)和恰可察觉深度差别(Just Noticeable Depth Difference,JNDD)影响人们对立体视频的用户体验。在阐述JND基础上,综述人类视觉感知立体视频的BJND、JNDD模型及国内外研究现状,分析视差图质量和深度图信息对立体视频感知影响,提出了基于JNDD的深度图处理方法,寻求人眼对立体视频深度感知增强技术,建立基于BJND和JNDD的立体视频图像质量客观评价方法,为立体视频图像处理及应用提供指导。

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来源
《南京邮电大学学报：自然科学版》 |2015年第1期|26-32|共7页
作者
刘峰; 施阳; 干宗良; 秦雷; 陈昌红;
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作者单位

南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室;

台湾大学电机工程学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像通信、多媒体通信;
关键词
立体视频; BJND; JNDD; 深度感知; 3D图像质量评价;

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