六自由度(Six Degrees of Freedom,6DoF)视频允许用户从全方位、任意视角身临其境体验场景,是下一代沉浸式视频产业的发展方向.部分自由度受限的窗口6DoF视频近年来成为研究热点,本文提出面向窗口6DoF合成视频的主观数据库和客观质量评...六自由度(Six Degrees of Freedom,6DoF)视频允许用户从全方位、任意视角身临其境体验场景,是下一代沉浸式视频产业的发展方向.部分自由度受限的窗口6DoF视频近年来成为研究热点,本文提出面向窗口6DoF合成视频的主观数据库和客观质量评价方法.在主观数据库方面,构建了包含两种交互路径不适性失真、四种绘制失真和四种压缩失真的窗口6DoF合成视频主观质量数据库Windowed-6DoF,并开展主观质量测试及结果分析.在客观质量评价方法方面,设计了一种融合多层特征的窗口6DoF合成视频无参考客观质量评价方法.采用切比雪夫矩提取视频时域切片上的底层形状特征;采用Resnet-50网络提取视频的时域、空域高层语义特征并进行降维处理;最后采用随机森林将底层形状特征和高层语义特征进行融合,且训练得到窗口6DoF合成视频的客观质量评价模型.在提出的数据库Windowed-6DoF和公共数据库IRCCyN/IVC DIBR的测试结果表明,本文提出的客观质量评价方法预测分数的皮尔逊线性相关系数分别达到0.9327和0.8581,与主观评价分数具有较好的一致性.展开更多
文摘六自由度(Six Degrees of Freedom,6DoF)视频允许用户从全方位、任意视角身临其境体验场景,是下一代沉浸式视频产业的发展方向.部分自由度受限的窗口6DoF视频近年来成为研究热点,本文提出面向窗口6DoF合成视频的主观数据库和客观质量评价方法.在主观数据库方面,构建了包含两种交互路径不适性失真、四种绘制失真和四种压缩失真的窗口6DoF合成视频主观质量数据库Windowed-6DoF,并开展主观质量测试及结果分析.在客观质量评价方法方面,设计了一种融合多层特征的窗口6DoF合成视频无参考客观质量评价方法.采用切比雪夫矩提取视频时域切片上的底层形状特征;采用Resnet-50网络提取视频的时域、空域高层语义特征并进行降维处理;最后采用随机森林将底层形状特征和高层语义特征进行融合,且训练得到窗口6DoF合成视频的客观质量评价模型.在提出的数据库Windowed-6DoF和公共数据库IRCCyN/IVC DIBR的测试结果表明,本文提出的客观质量评价方法预测分数的皮尔逊线性相关系数分别达到0.9327和0.8581,与主观评价分数具有较好的一致性.
文摘单图像高动态范围(High Dynamic Range,HDR)重建能够避免多曝光HDR成像可能造成的鬼影伪像,正受到广泛研究.然而,现有方法由于缺乏对重要信息的关注,尚不能很好地恢复曝光不良区域的细节信息.为解决该问题,本文提出了一种基于多重注意力和感知加权学习的单图像HDR重建方法,旨在从单幅低动态范围图像中推断出高保真的HDR图像.具体而言,考虑到恢复曝光不良区域需参考其他区域的补偿信息,本文设计了具有全局-局部感受野的多重注意力视觉Transformer(Multi-Attention Vision Transformer,MA-ViT),其将深度可分离卷积和注意力机制相结合,从而实现更有效的全局和局部特征提取与交互.此外,还提出了一种损失感知加权图以引导网络聚焦曝光不良区域,进一步提升HDR重建质量.本文在多个基准数据集上构建了全面的对比实验,结果表明所提出方法相较于目前最先进的方法在平均峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)上提高了0.23 dB,同时生成了具有更高视觉质量的HDR重建结果.
