随着虚拟现实(VR)技术的发展,其中代表性的360度全景图像越来越受到关注。本文针对360度全景图像在传输、压缩、储存过程中容易产生失真的特点,结合研究当下流行的编码技术对其质量影响的客观需求,研究了360度全景图像的质量评价。设计了使用小波域提取能量波动等特征信息的半参考质量评价方法,用来对经过压缩的360度全景图像进行质量评价。通过与其他图像质量评价算法结果的比较,验证了此方法具有较高的性能。 参考方法之间提供了一种折中方案,结合360度全景图像本身具有高分辨率且易在传输、压缩和储存过程中造成失真的特点,在从原始参考图像中提取到必要的特征信息后就可以对图像做出兼具高质量和高效率的质量评价。因此,在本文中,使用半参考方法对360度全景图像进行质量评价。2.2基于小波域特征提取的半参考算法本文所采用的算法包括小波域特征提取和由特征差值向量经测试建立质量预测模型进行质量评价两部分。实验中,采取留一交叉验证法对数据库中包含的五组图像中的四组进行训练、一组进行测试。具体算法流程如图1所示。图1算法流程基于融合新闻生产制播平台业务需要,设计了融合媒体数据中心,对融合媒体云下的新网络构建进行了研究。云下的新网络构建-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机折弯机通过应用云计算、IP集群存储等技术,将广电全台网完全架构在私有云上,突破了系统规模的限制,实现了通用硬件和专业软件的分离、本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanj
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