双目立体视频最小可辨失真模型及其在质量评价中的应用

该文针对目前最小可辨失真(JND)模型只能应用于评价单视点视频的问题,探索一种以双眼亮度关系为基本出发点的双目立体视频的JND模型。首先根据立体视频特性引入双眼亮度关系模型,然后考虑了背景亮度掩盖、纹理掩盖、帧间掩盖、空间时间对比灵敏度、眼睛运动等因素,提出了双目JND模型,最后将该双目JND模型应用到立体视频质量评价方法中。实验结果表明该文提出的质量评价方法符合人类的视觉感知特性,更接近于主观测试结果。     

基于GPU加速的深度图像绘制

基于深度图像的绘制(DIBR)广泛应用于虚拟视点的合成,但是目前实现DIBR的算法复杂度都比较高,很难较实时地应用到3DTV系统中。采用单路纹理图像和其对应的深度图像进行虚拟视点的合成,在图形处理单元(GPU)上应用CUDA(Compute Unified Device Architecture)技术实现了基于深度图像的绘制。通过在NVIDIA Telsa C2050图形卡上运行,绘制分辨力1 024×768和640×480的图像速率分别达到了15 f/s(帧/秒)和24 f/s,分别能够准实时或实时地应用到3DTV系统中;同时本文的绘制方法有效地节约了传输带宽,绘制图像的主观质量良好。     

基于虚拟视点绘制失真估计的深度图帧内编码

该文针对目前压缩深度图时很少考虑直接地减少绘制失真的问题,探索一种以绘制视点为最小化失真的方法来压缩深度图,建立由有损深度编码引起深度变化造成的绘制视失真(不是由绘制方法引起)的估计模型.首先推导由深度编码造成每个像素深度变化在绘制上的影响,然后计入由视频的局部特性对绘制失真的影响因素,提出一种精确的基于区域特性的绘制...     

基于公钥的可证明安全的异构无线网络认证方案

该文针对3G-WLAN异构网络的接入安全,对异构网络的实体进行抽象,建立了一种通用的认证模型。在该模型的基础上,利用Canetti-Krawczyk (CK)模型设计了一种新的接入认证与密钥协商方案。该方案利用公钥基础设施分配公钥,简化接入端服务器和归属端服务器间的认证过程和认证信息;利用椭圆曲线密码机制,减少了移动终端的认证计算量;最后利用CK模型对提出的协议进行了形式化分析和证明。分析表明该方案是安全有效的。     

面向编码和绘制的多视点图像深度估计

针对自由视点三维电视系统中深度估计不准确将给后续多视点深度编码和虚拟视点绘制带来困难的问题,提出一种面向编码和绘制的多视点图像深度估计算法。首先对初始深度进行一致性检查,并采用自适应匹配误差策略删除不可靠的匹配以减小初始深度的误匹配。然后根据融合准则将多幅参考深度图合成为一幅深度图以提高深度图的精度。最后,采用多边滤波...     

恰可察觉深度差异模型的深度图优化方法

针对人眼视觉对空间深度变化的灵敏度特性,研究人眼对深度细节感知的最小可察觉差值。通过大量的主观实验得到恰可察觉深度差异(JNDD,just noticeable depth difference)模型,并提出基于此JNDD的三边滤波深度图优化算法,用来抑制不被感知的深度细节,减少由于深度估计过程中引入的噪声而导致的深度绘制失真。主观和客观实验结果证明本文所提出的基于JNDD模型的三边滤波深度图优化算法,在降低深度编码码率的情况下,可使合成虚拟视点图像中物体的边缘更加平滑,减少了边缘噪声。