一种应用于三维视频系统的虚拟视图质量估计方法
【专利摘要】一种应用于三维视频系统的虚拟视图质量估计方法，主要用于估计三维视频系统中虚拟视图的质量，首先计算深度图每个像素的误差，并将其转换为视差误差；然后统计得到视差误差的概率密度函数和最大视差误差值；进而每个像素的偏移参数的数学期望值；并最终在不需要合成虚拟视图的情况下，估算出虚拟视图的质量。该方法与现有技术相比，估计的虚拟视图质量更加准确，可以逐行进行计算，便于并行化计算，可应用于三维视频编码、传输等领域。
【专利说明】一种应用于三维视频系统的虚拟视图质量估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种应用于三维视频系统的虚拟视图质量估计方法，属于三维视频应 用领域。
【背景技术】
[0002] 三维视频作为未来主要的视频应用技术，是指用户通过三维视频显示设备可以享 受到真实的三维视频内容。三维视频的相关技术，比如，三维立体视频采集、编码、显示等技 术已经得到广泛的关注。为了推动三维视频技术的发展，2002年，运动图像专家组（Motion PictureExpertsGroup,MPEG)又提出任意视点电视（FreeViewTelevision,FTV)的概 念。它能够提供生动真实的、交互式的三维视听系统。用户可以从不同的角度观看该角度 的三维视频，使得用户有融入视频场景中的真实感受。FTV可广泛应用于广播通信、娱乐、教 育、医疗和视频监控等领域。为了使用户可以观看到任意角度的三维视频，FTV系统服务端 使用已标定好的摄像机阵列获得一定视点上的视频。并对不同视点上的视频校正，利用校 正过的视频信息通过虚拟视图合成技术生成虚拟视点的虚拟视图。目前MPEG建议具体使 用基于深度-图像Oepth-ImageBasedRendering,DIBR)的虚拟视图合成技术。深度信 息一般通过深度图表示。虚拟视图合成的主要过程如下：
[0003] 1).确定要虚拟视点在摄像机阵列中的相对位置。
[0004] 2).确定用于合成虚拟视点的纹理视频。
[0005] 3).确定步骤2)的纹理视频对应的深度图。
[0006] 4).依据步骤2)与3)中的纹理视频和深度图，采用DIBR技术，合成虚拟视图。
[0007] 衡量三维视频系统和FTV系统性能的重要指标是合成虚拟视图的质量。虚拟视 图的质量通常采用峰值信噪比（PeakSignal-to-NoiseRatio,PSNR)来衡量视频的质量。 PSNR的计算公式如下式所示，
【权利要求】
1. 一种应用于三维视频系统的虚拟视图质量评估方法，包括如下步骤： ⑴计算深度图当前行所有像素灰度值的误差ed，= (^⑴-乜⑴，其中，i表 示深度图当前行的第i个像素，iG[〇,…W-l]，W为每行的宽度，ed(i)表示深度图当前 行的第i个像素的绝对误差，dOTg(i)表示原始的深度图中，当前行的第i个像素的灰度值， cU。(i)表示重建的深度图中，当前行的第i个像素的灰度值； (2)依据深度图像素灰度值和视差之间的对应关系，计算ed(i)对应的视差误差A(i)，A⑴=ed(i)/a，其中a是由摄像机参数决定的已知常数； ⑶计算所有A⑴，iG[〇,…W-1]的最大值，记为b; (4) 依据步骤（3)所得的最大值b，确定出视差误差A(i)的取值范围是[-b，…，b]; (5) 统计当前行所有像素对应的A(i)的直方图，计算每个A(i)出现的概率，进而获 得A的概率密度函数f(A); (6) 依据纹理视频图像当前行的像素灰度值，以及常数a，依次从[_b，…，b]范围内取 出1个视差误差A，计算当前行中第i个像素在视差误差为A的条件下，产生的偏移参数 T⑴，T⑴=[tji)-t_(A)]/a，其中，t」i)表示重建的纹理视频图像中，当前行的 第i个像素的灰度值，t_(A)表示重建的纹理视频图像中，当前行的第A个像素的灰度 值；
【文档编号】H04N19/154GK104506856SQ201510019080
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2015年1月14日 优先权日:2015年1月14日
【发明者】元辉, 郭城麟, 刘琚 申请人:山东大学