基于多视点视频加深度(Multiview Video plus Depth,MVD)格式的三维视频能给用户提供多视角的沉浸式视觉体验.针对MVD视频流传输中彩色帧发生整帧丢失的情况,提出了一种结合视觉显著性的三维视频整帧丢失错误隐藏算法.先将丢失帧各区域...基于多视点视频加深度(Multiview Video plus Depth,MVD)格式的三维视频能给用户提供多视角的沉浸式视觉体验.针对MVD视频流传输中彩色帧发生整帧丢失的情况,提出了一种结合视觉显著性的三维视频整帧丢失错误隐藏算法.先将丢失帧各区域划分为三种不同的显著等级,然后对低、中、高显著区域,分别采用时域直接拷贝、时域和视点间像素自适应搜索法和新型的运动矢量补偿法进行恢复.相较于目前的对比算法,经提出算法重建后的丢失帧的峰值信噪比值(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似度值(Structural Similarity Index Measure,SSIM)能分别提高0.99~2.61 dB和0.005~0.012,并且重建图像主观视觉质量更佳.展开更多
文摘基于多视点视频加深度(Multiview Video plus Depth,MVD)格式的三维视频能给用户提供多视角的沉浸式视觉体验.针对MVD视频流传输中彩色帧发生整帧丢失的情况,提出了一种结合视觉显著性的三维视频整帧丢失错误隐藏算法.先将丢失帧各区域划分为三种不同的显著等级,然后对低、中、高显著区域,分别采用时域直接拷贝、时域和视点间像素自适应搜索法和新型的运动矢量补偿法进行恢复.相较于目前的对比算法,经提出算法重建后的丢失帧的峰值信噪比值(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似度值(Structural Similarity Index Measure,SSIM)能分别提高0.99~2.61 dB和0.005~0.012,并且重建图像主观视觉质量更佳.
