研究目的
为预测3D视频服务中的深度感知效果，开发一种无参考（NR）质量评估指标PNRM，以确保先进的 多媒体服务质量。
研究成果
所提出的NR指标PNRM能有效预测3D视频服务的深度感知，其与主观实验结果的高度相关性证实了这一点。未来工作可通过加入与色彩序列相关的特征来扩展该指标，从而提升3D视频感知预测能力。
研究不足
该研究聚焦于深度感知预测，未考虑与颜色序列相关的深度感知特性，未来工作可整合此类特性以构建更全面的体验质量（QoE）评估指标。
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[IEEE 2018 - 3DTV会议：真实视界——3D视频的采集、传输与显示（3DTV-CON） - 赫尔辛基（2018年6月3日-2018年6月5日）] 2018 - 3DTV会议：真实视界——3D视频的采集、传输与显示（3DTV-CON） - 确保先进多媒体服务的3D视频深度感知预测
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[IEEE 2018 - 3DTV会议：真实视界——3D视频的采集、传输与显示（3DTV-CON） - 赫尔辛基（2018年6月3日-2018年6月5日）] 2018 - 3DTV会议：真实视界——3D视频的采集、传输与显示（3DTV-CON） - 确保先进多媒体服务的3D视频深度感知预测
DOI：10.1109/3DTV.2018.8478491
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
三维电视服务的发展中，3D视频质量评估指标的研制起着关键作用。而这一关键作用的发挥，必须以这些指标能可靠高效地表征3D视频特性为前提。本研究将深度图序列中与显著深度层级相结合的z向运动视为3D特性的主要表征要素。根据用户端评估过程是否需要参考视频，3D视频质量指标可分为三类：全参考(FR)、简化参考(RR)和无参考(NR)。本文提出适用于实时三维视频服务的无参考质量评估指标PNRM。为验证该指标的可靠性与有效性，本文开展了主观实验。观测结果表明该指标与主观实验结果具有高度相关性，可明确证实其能有效模拟人类视觉系统(HVS)。
作者：
Gokce NUR YILMAZ，Federica BATTISTI
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