PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN NỘI SUY NHẰM TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG VIDEO TRONG 3D-HEVC

Abstract

DIBR là 1 trong những kỹ thuật phổ biến được sử dụng để biểu diễn các khung hình ảo. Một hình ảnh màu và bản đồ độ sâu cho mỗi điểm ảnh tương ứng của nó được11 sử dụng cho tổng hợp 3D dựa trên nguyên tắc hình học. Tuy nhiên, việc trích xuất chính xác độ lệch hay bản đồ độ sâu tiêu tốn nhiều thời gian và rất khó khăn. Hơn nữa, sẽ tồn tại các hố và nhiễu biên (boundary noise) [5] trong hình ảnh tổng hợp do các occlusion và sai số độ lệch. Các nhiễu biên xảy ra do không chính xác biên giữa độ sâu và vân ảnh trong suốt quá trình tổng hợp 3D và điều này đã gây ra những điểm bất thường trong khung hình ảo được sinh ra. Ngoài ra, các hố thông thường (common-holes) [6] cũng được tạo ra trong khi tổng hợp lên khung hình ảo. Các hố thông thường này được khắc phục dựa trên thông tin các vùng xung quanh hố. Tuy nhiên, việc khắc phục các hố thông thường là khó khăn về quá trình thực hiện và về mặt thị giác. Do đó chúng ta cần cách mới để thực hiện lấp đầy các hố này với hiệu suất cao nhất. Để lấp đầy các hố thông thường, phương pháp nội suy tuyến tính và phương pháp inpainting được đề xuất. Phương pháp inpainting [7] ban đầu được sử dụng để khôi phục các vùng hư hại của ảnh bằng cách ước lượng giá trị từ thông tin màu sắc được cung cấp. Phương pháp này thường được dùng để khắc phục các vùng hư hại của ảnh. Phương pháp nội suy tuyến tính là việc thêm hoặc trừ đi các giá trị điểm ảnh ở vị trí đối diện xung quanh vùng các hố. Tiến trình này yêu cầu ít thời gian nhưng chất lượng hiện tại của các hố là không hiệu quả. Chính vì vậy, việc nghiên cứu một phương pháp nội suy mới nhằm nâng cao chất lượng video là điều cần thiết. Thuật toán Hole filling SWA là thuật toán dựa trên trọng số trung bình về độ sâu và sử dụng các thông tin về gradient để lấp đầy các hố12 trong video. Thuật toán này đã đáp ứng yêu cầu cấp thiết, nhằm nâng cao chất lượng video thực tế. Trong luận văn này, luận văn sẽ nghiên cứu các vấn đề về 3DTV, TV, các phần mềm tham chiếu, cài đặt thuật toán Hole filling SWA (Spiral weighted average algorithm) [6] và cuối cùng so sánh hiệu suất so với các thuật toán Hole filling khác.