文件名称:
3D混合只是明显的失真建模，可用于基于深度图像的渲染
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-03-03
详细说明：3D正当失真（JND）阈值本质上取决于人类 视觉灵敏度（HVS）。 本文提出了一种基于3D视频的深度图像渲染（DIBR）框架的混合正畸形（HJND）模型，以测量JND阈值。 HJND模型将2D和3D视觉感知，深度显着性和几何变形之间的关键差异组合到了HJND模型中，因为它们对HVS具有重大影响。 为了节省比特，将HJND模型引入到多视图视频加深度（MVD）编码框架中作为残差滤波器。 在通过HJND和参考模型称为联合正当失真（JJND）过滤残差之后，位节省分别达到了28.79％和23.53％，并且通过HJND和JJND过滤的3D受损视频具有相似的主观质量。 实验表明，HJND比最先进的方法更准确地描述3D视频的HVS。
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