【摘 要】
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自由视点视频（Free Viewpoint Video,FVV）能够让用户从多个不同的视角感受立体感,增加用户在观看视频时的沉浸感,是在三维视频基础上的进一步发展。在FVV系统中,基于深度图的绘制（Depth Image Based Rendering,DIBR）技术占据着重要的位置。在编码端传输少量的参考视点信息,在解码端通过DIBR技术可以得到多个虚拟视点,从而达到减少传输数据量的目的。然而,
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自由视点视频（Free Viewpoint Video,FVV）能够让用户从多个不同的视角感受立体感,增加用户在观看视频时的沉浸感,是在三维视频基础上的进一步发展。在FVV系统中,基于深度图的绘制（Depth Image Based Rendering,DIBR）技术占据着重要的位置。在编码端传输少量的参考视点信息,在解码端通过DIBR技术可以得到多个虚拟视点,从而达到减少传输数据量的目的。然而,DIBR技术仍不成熟,绘制得到的虚拟视点视频图像存在多种失真,严重地影响了用户观影体验。当用户在FVV系统中观看立体视频时,左右视点存在多种组合方式,不同的组合方式给用户带来不同的视觉感知。探究虚拟视点立体视频的客观质量,能够有效指导视频编码,并作为反馈优化绘制过程,从而完善FVV系统。虚拟视点视频由多帧合成视点图像组成,合成视点立体图像质量评价研究是虚拟视点立体视频质量评价研究的基础。因此,本论文首先对合成视点立体图像质量评价进行了研究;然后,从人眼视觉特性出发,对虚拟视点立体视频质量评价进行了深入的研究。（1）针对合成视点立体图像的质量评价问题,提出一种多特征融合的方法。结合合成视点图像失真特点和双目感知特性,该方法融合了合成视点立体图像中失真区域、失真边缘和奇异值三种特征。首先,利用视差和阈值得到符合人眼感知的失真区域,计算该区域的平均结构相似度（Mean Structure Similarity,MSSIM）;然后,提取合成视点边缘图像中符合人眼感知的失真边缘,计算在该区域的MSSIM值;接着,计算原始图像与失真图像奇异值差异;最后,将上述特征值进行融合得到最终的客观质量分数。在合成视点立体图像库上对本文算法和对比算法进行测试,实验结果表明,本文算法的Pearson线性相关系数（Pearson Linear Correlation Coefficient,PLCC）和 Spearman 秩相关系数（Spearman Rank Order Correlation Coefficient,SROCC）分别为0.865和0.862。与现有客观质量评价方法相比,能更准确地反应合成视点立体图像质量。（2）针对虚拟视点立体视频左右视点非对称分布问题,提出一种无参考虚拟视点立体视频质量评价方法。结合虚拟视点立体视频非对称失真特点和用户的人眼视觉特性,该方法利用局部和全局两部分特征来表征虚拟视点立体视频的质量。首先,提取三种尺度下视频时域和空域形态学边缘图,并计算其水平方向和垂直方向标准差特征;然后,提取三种尺度下视频的时域和空域自然场景统计特征;最后,考虑左右视点非对称失真分布,将左右视点特征按照在剪切波子带中的信息量合成立体视点特征,并利用随机森林预测得到最终的客观质量分数。在非对称虚拟视点立体视频数据库上对本文算法和对比算法进行测试,本文算法的PLCC、SROCC、Kendall秩相关系数和均方误差分别为0.908、0.867、0.699和5.806。与现有客观质量评价算法相比,本文算法结果更加符合人眼主观感知。
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