Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài viết trình bày một số kết quả đánh giá về chất lượng hình ảnh LF dựa trên phương pháp đánh giá chủ quan, đặc biệt tập trung vào những độ sâu trường ảnh (DOF) khác nhau với trường nhìn khác nhau (FOV). | Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2021 Nghiên cứu và phân tích các mô hình đánh giá chất lượng ảnh Light field với chuẩn mã hóa H.266 VVC Phí Công Huy1 2 PGS. TS. Trịnh Anh Vũ2 TS. Hoàng Văn Xiêm2 Khoa Đa phương tiện Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông1 Khoa Điện tử Viễn thông Trường Đại học Công nghệ Đại học Quốc gia Hà Nội2 Email huypc@ptit.edu.vn 17028025@vnu.edu.vn vuta@vnu.edu.vn xiemhoang@vnu.edu.vn Tóm tắt - Light-Field LF là một dạng dữ liệu về hình ảnh khai thác dữ liệu ba chiều 3-D ước lượng chiều sâu với thông tin phong phú từ nhiều chiều thông tin. Nó cung 5 . cấp đa dạng thông tin về hình ảnh như nội dung 2D chiều sâu vị trí góc nhìn độ dài tiêu cự v.v. Do đó đánh giá LF có lợi thế về sự phong phú của dữ liệu cùng với chất lượng hình ảnh LF là công việc đầy thách thức. Trong các tính năng tuyệt vời được đề cập ở trên tuy nhiên nó bài viết này chúng tôi trình bày một số kết quả đánh giá cũng gặp phải một số vấn đề liên quan tới xử lý tín hiệu về chất lượng hình ảnh LF dựa trên phương pháp đánh và phần mềm nguyên nhân chính nằm ở dung lượng dữ giá chủ quan đặc biệt tập trung vào những độ sâu trường liệu cao và cấu trúc khác với các bức ảnh 2D thông ảnh DOF khác nhau với trường nhìn khác nhau FOV . thường. Tuy nhiên một hình ảnh với dữ liệu nhiều thông Kết quả đánh giá chất lượng chủ quan được xây dựng dựa tin như LF nó hứa hẹn sẽ có một tương lai tiềm năng. trên bộ dữ liệu LF bao gồm 228 hình ảnh từ nguồn EPFL Nó có thể áp dụng vào việc hỗ trợ tối ưu hình ảnh trong với hai mức lấy nét khác nhau lấy nét tiền cảnh và lấy nét sản xuất kỹ xảo phim cho phép những trải nghiệm mới hậu cảnh . Để có sự đánh giá đa dạng các thông tin nhiễu trong các ứng dụng hình ảnh hội nghị từ xa và cải thiện được bổ sung vào các ảnh LF bằng cách mã hóa hình ảnh nội dung thị giác trong thực tế ảo và gia tăng VR-AR thông qua bộ mã hóa video mới nhất Versatile Video 6 . Coding VVC . Kết quả nghiên cứu của bài báo đã cung cấp .