Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC luận văn ths máy tính 60 48 01

60 2 0
Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ  VŨ DUY KHƯƠNG PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN NỘI SUY NHẰM TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG VIDEO TRONG 3D-HEVC LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI - 2016 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ  VŨ DUY KHƯƠNG PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN NỘI SUY NHẰM TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG VIDEO TRONG 3D-HEVC Ngành : Công Nghệ Thông Tin Chuyên ngành : Kỹ Thuật Phần Mềm - 60.48.01.03 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Lê Thanh Hà TS Đinh Triều Dương HÀ NỘI - 2016 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan : Luận văn “Phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video 3D-HEVC” cơng trình nghiên cứu riêng tơi, khơng chép Các số liệu luận văn sử dụng trung thực Kết nghiên cứu trình bày luận văn chưa công bố cơng trình khác Hà Nội, Ngày… tháng….năm 2016 Tác giả Vũ Duy Khương LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI CÁM ƠN Luận văn tơi khơng thể hồn thành khơng giúp đỡ, hỗ trợ khuyến khích nhiều người, đặc biệt thực biết ơn đến thầy hướng dẫn tôi: PGS.TS Lê Thanh Hà, TS Đinh Triều Dương Các thầy cho nhiều lời khuyên có giá trị phương pháp nghiên cứu, văn phong viết, kỹ trình bày Tơi thực cảm thấy may mắn học sinh thầy Tôi muốn cảm ơn tất bạn bè tơi, bạn bè phịng thí nghiệm tương tác người máy HMI thảo luận hữu ích cuả họ chủ đề nghiên cứu Tôi xin gửi lời cảm ơn đến tất q thầy giảng dạy chương trình Cao học Công nghệ thông tin - Trường Đại học công nghệ, người truyền đạt cho kiến thức hữu ích Cơng nghệ làm sở cho thực tốt luận văn Hà Nội, Ngày….tháng….năm 2016 Học viên Vũ Duy Khương LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH VẼ .7 DANH MỤC BẢNG BIỂU .9 MỞ ĐẦU 10 CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 13 1.1 Lý chọn đề tài .13 1.2 Mục tiêu luận văn .13 1.3 Cấu trúc luận văn 13 CHƯƠNG 2: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 15 2.1 Các ứng dụng video giả lập 3D……………………………………………15 2.1.1 Tivi 3D (3DTV) 15 2.1.2 Tivi Free Viewpoint (FTV) 16 2.2 Các định dạng biểu diễn video 3D .17 2.2.1 Video đa khung hình (MVV) Video đa khung hình với độ sâu (MVVD) 18 2.2.2 Bản đồ độ sâu 20 2.3 Biểu diễn dựa đồ độ sâu (DIBR) 23 2.3.1 Tổng hợp 3D 23 2.3.2 Sáp nhập khung hình .27 2.3.3 Hole filling vùng Disocclusions .28 2.4 Phần mềm tham chiếu tổng hợp khung hình (VSRS) 30 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 2.4.1 Trạng thái tổng quát 30 2.4.2 Trạng thái 1D 32 2.5 Thuật toán tổng hợp khung hình Fast 1-D……… 33 2.5.1 Chuẩn hóa mẫu 35 2.5.2 Tổng hợp, nội suy hole filling 35 2.5.3 Tạo đồ xác thực……… 37 2.5.4 Tăng cường đồng 37 2.5.5 Kết hợp…… 38 CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN HOLE FILLING SWA 39 3.1 Giới thiệu thuật toán Hole filling SWA 39 3.2 Thuật toán Hole filling SWA .39 3.2.1 Phát nhiễu biên 39 3.2.2 Xác định thứ tự Hole filling vùng nền……….……… …42 3.2.3 Thuật tốn trọng số trung bình đường xoắn ốc .43 3.2.4 Thuật tốn tìm kiếm Gradient .45 CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT VÀ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 46 4.1 Cài đặt thực nghiệm……………………………………………………… 46 4.2 Kết tổng hợp khung hình…………………………………………… 48 KẾT LUẬN 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO .58 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT Số 10 11 12 Thuật Ngữ TV 3D MVD MVV DIBR MPEG VSRS HEVC MVF DIBR PSNR SWA Giải Thích Television Three Dimension Multiview Video plus Depth Multi Vew Video Depth Image Based Rendering Moving Pictures Experts Group View Synthesis Reference Software High Efficiency Video Coding Motion View Field Depth Image Based Rendering Peak Signal to Noise Ratio Spiral weighted average algorithm LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC HÌNH VẼ Số Hình 2.1 Tên Hình Minh họa nguyên lý nhìn người Trang 16 Hình 2.2 Hệ thống FTV tổng qt 17 Hình 2.3 Ví dụ cảnh biểu diễn video đa khung hình 18 Hình 2.4 Ví dụ xếp hệ thống camera đa khung hình 19 Hình 2.5 Ví dụ video đa khung hình với chiều sâu 20 Hình 2.6 Một khung màu đồ độ sâu liên quan 20 Hình 2.7 Cơng thức tính độ lệch 22 Hình 2.8 Framework khung hình tổng hợp sử dụng camera đầu 23 vào Hình 2.9 Chuyển đổi hệ tọa độ thực sang hệ tọa độ camera 24 Hình 2.10 Cấu trúc hình học camera pin-hole (a) 3D (b) 2D 24 Hình 2.11 Tổng hợp khung hình với hai khung hình liệu MVD 26 Hình 2.12 Cấu hình lập thể, tất điểm ảnh khơng nhìn thấy từ điểm 29 quan sát camera Hình 2.13 Phương pháp hole filling truyền thống 30 Hình 2.14 Biểu đồ luồng liệu phần mềm VSRS trạng thái tổng 31 quát Hình 2.15 Biểu đồ luồng phần mềm VSRS 1D mode 33 Hình 2.16 Thuật tốn tổng hợp khung hình 34 Hình 2.17 Sự phụ thuộc tín hiệu đầu vào, trung gian đầu 36 bước tính tốn lỗi, biểu diễn Hình 3.1 Nhiễu biên 40 Hình 3.2 Các hố chung 40 Hình 3.3 Sơ đồ khối thuật tốn Hole filling SWA 41 Hình 3.4 Thuật toán Hole filling SWA loại bỏ nhiễu biên 42 Hình 3.5 (a) Thứ tự thuật tốn Hole filling SWA; (b) Kết 42 Hình 3.6 Biểu đồ luồng thuật tốn trọng số trung bình đường xoắn ốc 44 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 3.7 Thuật tốn tìm kiếm Gradient, bước (1) bước (2) 45 Hình 4.1 File cấu hình chương trình cfg 47 Hình 4.2 Giao diện chạy chương trình 47 Hình 4.3 Tổng hợp khung hình trường hợp nội suy 48 Hình 4.4 Khung hình ảo tổng hợp – “Balloons” 49 Hình 4.5 Khung hình ảo tổng hợp – “Champagne” 49 Hình 4.6 Khung hình ảo tổng hợp – “Kendo” 50 Hình 4.7 Khung hình ảo tổng hợp – “Pantomime” 51 Hình 4.8 Khung hình ảo tổng hợp - “Lovebird” 51 Hình 4.9 Khung hình ảo tổng hợp - “Newspaper” 52 Hình 4.10 Đánh giá PSNR khung hình tổng hợp phương pháp truyền thống thuật toán Hole filling SWA 56 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC BẢNG BIỂU Số Bảng 4.1 Bảng 4.2 Tên Bảng Các chuỗi sử dụng thí nghiệm So sánh hiệu PSNR thuật toán phần mềm Trang 46 54 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com W(p,q) hệ số trọng số, khoảng cách Euclidian điểm ảnh (x,y) (p,q) 3.2.4 THUẬT TỐN TÌM KIẾM GRADIENT Thuật tốn trọng số trung bình đường xoắn ốc tạo hiệu ứng màu lan truyền đặc tính lọc băng thơng thấp Để giải vấn đề này, sử dụng thông tin gradient Thông tin gradient lưu trữ chi tiết khung hình tổng hợp (a) (b) Hình 3.7: Thuật tốn tìm kiếm Gradient, bước (1) bước (2) (1) Trước tiên, tính tốn khác biệt cường độ điểm ảnh điểm ảnh lân cận (vùng đánh dấu màu vàng hình 3.7a hố ban đầu điểm ảnh từ điểm ảnh liền kề 12 hướng (vùng màu đỏ hình 3.7a) Sau xác định điểm ảnh với giá trị khác lớn từ điểm ảnh lân cận (vùng đỏ hình 3.7a) (2) Tiếp theo, lặp lại bước (1) điểm ảnh lựa trọn bước (1), theo hướng đơn giản, minh họa Hình 3.7b (3) Lặp lại bước (2) cho tất điểm ảnh phạm vi tìm kiếm xác định trước (4) Cuối cùng, giá trị hố gán giá trị trung bình điểm ảnh xác định bước (1) bước (3) 45 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT VÀ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 4.1 CÀI ĐẶT THỰC NGHIỆM Luận văn tiến hành thực nghiệm dựa thuật tốn Hole filling SWA (được trình bày Chương 3) chuỗi đa khung hình xác định thực nghiệm với phần mềm tham chiếu 3D-HEVC: Pantomime, Balloons, Kendo, Lovebird, Newspaper, Cafe Champagne Với chuỗi, chúng tơi xem xét khung hình tham chiếu tổng hợp thành khung hình với thuật toán Hole filling SWA với phần mềm tham chiếu VSRS1D-Fast 3D-HEVC, thuật toán VSRS phần mềm VSRS 4.0 Để có kết so sánh khách quan, luận văn sử dụng thuật toán Hole filling với tập liệu mẫu, ảnh độ sâu Bảng 4.1 chi tiết chuỗi thực nghiệm Luận văn đánh giá PSNR khung hình tổng hợp so với khung hình ban đầu chuỗi kiểm thử Quá trình thực với 3DHEVC, khung hình trái thiết đặt khung hình khung hình phải coi khung hình độc lập Độ phân giải Số lượng Các khung khung hình hình Pantomime 250 37 39 41 Champagne 150 Balloons 150 135 Kendo 150 135 Lovebird 300 468 Newspaper 300 246 Cafe 300 246 Chuỗi Rộng*Cao 1280x 960 1024x 768 1920x1080 Bảng 4.1 : Các chuỗi sử dụng thí nghiệm 46 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 4.1: File cấu hình chương trình cfg Chương trình đầu vào sau biên dịch TAppRenderer.exe Để chạy chương trình tạo khung hình ảo Ta thực cú pháp đây: TAppRenderer.exe [-c config.cfg ] Trong đó: TAppRenderer.exe: Tên chương trình biên dịch -c: Định nghĩa file cấu hình sử dụng Nhiều file cấu hình, tham số -c lặp lại Config.cfg : File cấu Hình 4.1 47 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 4.2 : Giao diện chạy chương trình 4.2 KẾT QUẢ TỔNG HỢP KHUNG HÌNH Hình 4.3: Tổng hợp khung hình trường hợp nội suy Trong Hình 4.1 trường hợp tổng hợp khung hình nội suy Kết sinh hình ảnh điểm quan sát ảo vị trí phía khung hình tham chiếu thuật tốn Hole filling SWA so sánh hiệu so với thuật toán Hole filling VSRS 4.0 anpha; thuật toán Hole filling 3D-HEVC 48 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Các kết hình ảnh chụp từ khung hình tổng hợp lên chạy thực nghiệm thí nghiệm: (a) (b) (c) (d) Hình 4.4: Khung hình ảo tổng hợp - “Balloon”; (Khung hình thứ 2) (a): VSRS3.5; (b): VSRS4.0; (c): 3D-HEVC ; (d) Thuật toán Hole filling SWA 49 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com (a) (b) (c) (d) Hình 4.5: Khung hình ảo tổng hợp - “Champagne” (Khung hình 38 ) (a): VSRS3.5; (b): VSRS4.0 ;(c): 3D-HEVC ; (d) Thuật toán Hole filling SWA (a) (b) 50 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com (c) (d) Hình 4.6: Khung hình ảo tổng hợp - “Kendo”; (Khung hình thứ 2) (a): VSRS3.5; (b): VSRS4.0; (c): 3D-HEVC ; (d) Thuật toán Hole filling SWA (a) (b) (c) (d) 51 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 4.7: Khung hình ảo tổng hợp - “Pantomime” (Khung hình 38) (a): VSRS3.5; (b): VSRS4.0; (c): 3D-HEVC ; (d) Thuật toán Hole filling SWA (a) (b) (b) (d) Hình 4.8: Khung hình ảo tổng hợp - “Lovebird” (Khung hình 7) (a): VSRS3.5; (b): VSRS4.0; (c): 3D-HEVC ; (d) Thuật toán Hole filling SWA 52 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com (a) (b) (c) (d) Hình 4.9: Khung hình ảo tổng hợp - “Newspaper” (Khung hình 3) (a): VSRS3.5; (b): VSRS4.0; (c): 3D-HEVC ; (d) Thuật toán Hole filling SWA Tất liệu chuỗi kiểm thử bảng giá trị trung bình cho tất khung hình chuỗi, Bảng 4.2 Tương tự vậy, số lượng khung hình tham chiếu vị trí camera tham chiếu Và số lượng khung hình ảo vị trí camera ảo Trong Hình 4.1 4.2, thuật toán Hole filling SWA thực tốt so với thuật toán khác trường hợp nội suy Chúng ta thấy thuật toán Hole filling SWA cho kết tốt thuật toán khác vùng màu đỏ đánh dấu hai hình 4.1 4.2 Tên chuỗi kiểm thử VSRS 3.5 VSRS 4.0 3D-HEVC Thuật toán Hole filling SWA Pantomime 36.92823 26.56432 36.14031 36.15579 Balloons 36.22950 26.50836 36.11454 36.17031 Kendo 35.77918 29.82488 36.36218 36.00484 Champagne 34.09464 19.08684 28.69579 28.72952 Lovebird 20.62912 23.80880 27.92411 27.89786 53 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Newspaper 14.68198 15.04415 32.01516 31.81163 Bảng 4.2: So sánh hiệu PSNR thuật toán phần mềm Trong Bảng 4.2, so sánh hiệu PSNR thuật toán Hole filling SWA trường hợp nội suy Bảng 4.2 nhìn chung thuật tốn Hole filling SWA cho kết tốt có vài chuỗi kết khơng tốt khác biệt lớn Biểu đồ PSNR - Pantomime - Chuỗi 38 160 140 100 80 60 40 20 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 126 131 136 141 146 PSNR (dB) 120 VSRS 4.0 3D-HEVC Số khung hình Thuật tốn Hole filling SWA VSRS 3.5 (a) 54 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Biểu đồ PSNR - Champagne - Chuỗi 38 120 PSNR (dB) 100 80 60 40 20 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 126 131 136 141 146 Số khung hình VSRS 4.0 3D-HEVC Thuật tốn Hole filling SWA VSRS 3.5 (b) Biểu đồ PSNR - Balloons - Chuỗi 160 140 100 80 60 40 20 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 126 131 136 141 146 PSNR (dB) 120 Số khung hình VSRS 4.0 3D-HEVC Thuật tốn Hole filling SWA VSRS 3.5 (c) 55 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Biểu đồ PSNR - Kendo - Chuỗi 160 140 PSNR (dB) 120 100 80 60 40 20 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 126 131 136 141 146 Số khung hình VSRS 4.0 3D-HEVC Thuật toán Hole filling SWA VSRS 3.5 (d) Biểu đồ PSNR - Newspaper - Chuỗi 120 80 60 40 20 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 126 131 136 141 146 PSNR (dB) 100 Số khung hình VSRS 4.0 3D-HEVC Thuật toán Hole filling SWA VSRS 3.5 (e) 56 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Biểu đồ PSNR - Lovebird - Chuỗi 120 PSNR (dB) 100 80 60 40 20 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 101 105 109 113 117 Số khung hình VSRS 4.0 3D-HEVC Thuật tốn Hole filling SWA VSRS 3.5 (f) Hình 4.10 :Đánh giá PSNR khung hình tổng hợp phương pháp truyền thống thuật toán Hole filling SWA – (a): Chuỗi Pantomime; (b): Chuỗi Champagne; (c): Chuỗi Balloons; (d): Chuỗi Kendo; (e): Chuỗi Newsletter; (f): Chuỗi Lovebird 57 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com KẾT LUẬN Luận văn trình bày phương pháp Hole filling SWA bao gồm tiền xử lý xóa bỏ nhiễu biên sử dụng cho tổng hợp khung hình ảo Nhiễu biên xảy ánh xạ lỗi ảnh độ sâu ảnh vân suốt trình tổng hợp Sau loại bỏ nhiễu biên Để lấp đầy hố, luận văn sử dụng thuật tốn trọng số trung bình đường xoắn ốc kỹ thuật tìm kiếm gradient Thuật tốn trọng số trung bình theo đường xoắn ốc giữ biên đối tượng tốt cách sử dụng thông tin độ sâu thuật tốn tìm kiếm gradient giữ thơng tin chi tiết Luận văn kết hợp điểm mạnh hai thuật toán 58 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M Tanimoto, “Targets of MPEG FTV” FTV Seminar, July 2014 [2] https://en.wikipedia.org/wiki/Free_viewpoint_television [3] “Proposal on a New Activity for the Third Phase of FTV” ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 MPEG2012/M30229, July 2013, Vienna, Austria [4] http://www.epixea.com/research/multi-view-coding-thesisse18.html [5] https://en.wikipedia.org/wiki/High_Efficiency_Video_Coding [6] Min Soo Ko* and Jisang Yoo “Virtual View Generation by a New Hole Filling Algorithm”, 2014, J Electr Eng Technol Vol [7] https://en.wikipedia.org/wiki/Inpainting [8] http://www.fujii.nuee.nagoya-u.ac.jp/multiview-data/mpeg/mpeg_ftv.html [9] F Dufaux, B Pesquet-Popescu, M Cagnazzo, “Emerging Technologies for 3D Video: Creation, Coding, Transmission and Rendering” [10] https://en.wikipedia.org/wiki/Time-of-flight_camera [11] “Depth estimation reference software (DERS) 5.0 “, M Tanimoto, T Fujii, K Suzuki, N Fukushima, Y Mori - ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 M, 2009 [12] https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_stereo_vision [13] W SUN, L XU, Oscar C AU, S H CHUI, C W KWOK, “An overview of free viewpoint Depth-Image-Based Rendering (DIBR)”, Proceedings of the APSIPA, Singapore, December 2010 [14] Tian D, Lai P, Lopez P, Gomila C, "View synthesis techniques for 3D video.", Proceedings applications of digital image processing XXXII, vol 7443, pp 74430T– 1– 11, 2009 59 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ  VŨ DUY KHƯƠNG PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN NỘI SUY NHẰM TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG VIDEO TRONG 3D- HEVC Ngành : Công Nghệ Thông Tin Chuyên ngành : Kỹ Thuật Phần Mềm - 60. 48. 01. 03... ĐOAN Tôi xin cam đoan : Luận văn ? ?Phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video 3D- HEVC? ?? cơng trình nghiên cứu riêng tơi, khơng chép Các số liệu luận văn sử dụng trung thực Kết... tối ưu cấp bách Trên sở thực tiễn Luận văn trình bày thuật tốn nội suy tối ưu nhằm nâng cao chất lượng hình ảnh 3D Thuật toán nội suy mà luận văn đề cập thuật toán Hole filling SWA [6] trình bày

Ngày đăng: 05/12/2022, 17:47

Hình ảnh liên quan

Hình 2.1: Minh họa nguyên lý nhìn của con người [8] - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 2.1.

Minh họa nguyên lý nhìn của con người [8] Xem tại trang 16 của tài liệu.
Hình 2.5: Ví dụ về video đa khung hình với chiều sâu - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 2.5.

Ví dụ về video đa khung hình với chiều sâu Xem tại trang 20 của tài liệu.
Hình 2.7: Công thức tính độ lệch - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 2.7.

Công thức tính độ lệch Xem tại trang 22 của tài liệu.
Hình 2.10: Cấu trúc hình học của camera pin-hole (a) 3D và (b) 2D - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 2.10.

Cấu trúc hình học của camera pin-hole (a) 3D và (b) 2D Xem tại trang 24 của tài liệu.
Hình 2.9: Chuyển đổi hệ tọa độ thực sang hệ tọa độ camera - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 2.9.

Chuyển đổi hệ tọa độ thực sang hệ tọa độ camera Xem tại trang 24 của tài liệu.
Hình 2.11: Tổng hợp khung hình với hai khung hình dữ liệu MVD (a) Vân ảnh của khung hình tham chi ếu trái (b) Bản đồ độ sâu liên quan của khung hình tham chiếu  - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 2.11.

Tổng hợp khung hình với hai khung hình dữ liệu MVD (a) Vân ảnh của khung hình tham chi ếu trái (b) Bản đồ độ sâu liên quan của khung hình tham chiếu Xem tại trang 26 của tài liệu.
khung hình tham chiếu được tổng hợp đến vị trí giống nhau trong khung hình ảo thì điểm ảnh đó có giá trị độ sâu cao nhất ( gần camera ) được sử dụng - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

khung.

hình tham chiếu được tổng hợp đến vị trí giống nhau trong khung hình ảo thì điểm ảnh đó có giá trị độ sâu cao nhất ( gần camera ) được sử dụng Xem tại trang 31 của tài liệu.
hình tham chiếu gần hơn so với khung hình ảo, trọng số trung bình dựa trên khoảng - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

hình tham.

chiếu gần hơn so với khung hình ảo, trọng số trung bình dựa trên khoảng Xem tại trang 33 của tài liệu.
Fast cần 2 hoặc 3 khung hình tham chiếu, các bản đồ độ sâu và các tham số camera - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

ast.

cần 2 hoặc 3 khung hình tham chiếu, các bản đồ độ sâu và các tham số camera Xem tại trang 34 của tài liệu.
Hình 2.1 7: Sự phụ thuộc giữa các tín hiệu đầu vào, trung gian và đầu ra của bước tính toán l ỗi, biểu diễn  - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 2.1.

7: Sự phụ thuộc giữa các tín hiệu đầu vào, trung gian và đầu ra của bước tính toán l ỗi, biểu diễn Xem tại trang 36 của tài liệu.
Hình 3.1: Nhiễu biên [6] - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 3.1.

Nhiễu biên [6] Xem tại trang 41 của tài liệu.
Hình 3. 3: Sơ đồ khối thuật toán Hole filling SWA - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 3..

3: Sơ đồ khối thuật toán Hole filling SWA Xem tại trang 42 của tài liệu.
Hình 3.6: Biểu đồ luồng thuật tốn trọng số trung bình đường xoắn ốc - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 3.6.

Biểu đồ luồng thuật tốn trọng số trung bình đường xoắn ốc Xem tại trang 45 của tài liệu.
Hình 3.7: Thuật tốn tìm kiếm Gradient, bước (1) và bước (2) - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 3.7.

Thuật tốn tìm kiếm Gradient, bước (1) và bước (2) Xem tại trang 46 của tài liệu.
hình tham chiếu và tổng hợp thành một khung hình giữa với thuật tốn Hole filling - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

hình tham.

chiếu và tổng hợp thành một khung hình giữa với thuật tốn Hole filling Xem tại trang 47 của tài liệu.
Hình 4.1: File cấu hình chương trình .cfg - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 4.1.

File cấu hình chương trình .cfg Xem tại trang 48 của tài liệu.
4.2. KẾT QUẢ TỔNG HỢP KHUNG HÌNH - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

4.2..

KẾT QUẢ TỔNG HỢP KHUNG HÌNH Xem tại trang 49 của tài liệu.
Hình 4.2: Giao diện chạy chương trình - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 4.2.

Giao diện chạy chương trình Xem tại trang 49 của tài liệu.
Các kết quả hình ảnh dưới đây được chụp từ các khung hình tổng hợp lên khi ch ạy thực nghiệm trong thí nghiệm:  - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

c.

kết quả hình ảnh dưới đây được chụp từ các khung hình tổng hợp lên khi ch ạy thực nghiệm trong thí nghiệm: Xem tại trang 50 của tài liệu.
Hình 4.6: Khung hình ảo tổng hợ p- “Kendo”; (Khung hình thứ 2) (a): VSRS3.5; (b): - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 4.6.

Khung hình ảo tổng hợ p- “Kendo”; (Khung hình thứ 2) (a): VSRS3.5; (b): Xem tại trang 52 của tài liệu.
Hình 4.8: Khung hình ảo tổng hợ p- “Lovebird” (Khung hình 7) - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 4.8.

Khung hình ảo tổng hợ p- “Lovebird” (Khung hình 7) Xem tại trang 53 của tài liệu.
Hình 4.7: Khung hình ảo tổng hợ p- “Pantomime” (Khung hình 38) - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 4.7.

Khung hình ảo tổng hợ p- “Pantomime” (Khung hình 38) Xem tại trang 53 của tài liệu.
Tất cả dữ liệu của các chuỗi kiểm thử trong bảng là những giá trị trung bình cho tất cả - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

t.

cả dữ liệu của các chuỗi kiểm thử trong bảng là những giá trị trung bình cho tất cả Xem tại trang 54 của tài liệu.
Hình 4.9: Khung hình ảo tổng hợ p- “Newspaper” (Khung hình 3) - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 4.9.

Khung hình ảo tổng hợ p- “Newspaper” (Khung hình 3) Xem tại trang 54 của tài liệu.
Bảng 4.2: So sánh hiệu năng PSNR giữa các thuật toán trong các phần mềm - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Bảng 4.2.

So sánh hiệu năng PSNR giữa các thuật toán trong các phần mềm Xem tại trang 55 của tài liệu.
Số khung hình - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

khung.

hình Xem tại trang 56 của tài liệu.
Số khung hình - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

khung.

hình Xem tại trang 57 của tài liệu.
Hình 4.10 :Đánh giá PSNR của khung hình tổng hợp giữa các phương pháp truyền - Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển thuật toán nội suy nhằm tăng cường chất lượng video trong 3d HEVC  luận văn ths  máy tính 60 48 01

Hình 4.10.

Đánh giá PSNR của khung hình tổng hợp giữa các phương pháp truyền Xem tại trang 58 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan