基于BJND和JNDD的立体视频深度感知增强技术综述

• 作者: 刘峰 干宗良 施阳 秦雷 陈昌红
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 立体视频 BJND JNDD 深度感知 3D图像质量评价
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 特别约稿
• 页码范围: 26-32
• 页数: 7页
• 分类号: TN919.8
• 字数: 5273字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2015.01.003

摘要

人类视觉系统是一个具有多种视觉特性的复杂处理系统,视觉感知是人眼多种视觉特性共同作用的结果.立体视频图像因视差和深度的存在有着与平面图像不同的视觉感受,且深度感与视差有着紧密的关系.恰可察觉差别(Just Noticeable Difference,JND)或者称为恰可察觉失真(JustNoticeable Distortion,JND)是一种基于视觉心理学和生理学的视觉特性,双目恰可察觉差别(Binoc-ular JND,BJND)和恰可察觉深度差别(Just Noticeable Depth Difference,JNDD)影响人们对立体视频的用户体验.在阐述JND基础上,综述人类视觉感知立体视频的BJND、JNDD模型及国内外研究现状,分析视差图质量和深度图信息对立体视频感知影响,提出了基于JNDD的深度图处理方法,寻求人眼对立体视频深度感知增强技术,建立基于BJND和JNDD的立体视频图像质量客观评价方法,为立体视频图像处理及应用提供指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	干宗良	南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室	69	440	13.0	17.0
2	施阳	南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室	1	2	1.0	1.0