Affiliation:
1. TED UNIVERSITY
2. ORTA DOĞU TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Günümüzdeki en revaçta araştırma alanlarından birisi kullanıcılara gelişmiş çoklu-ortam servisleri sağlayabilmek adına 3 Boyutlu (3B) video Kalite Deneyimini (KD) etkin olarak tahmin eden objektif metriklerin geliştirilmesidir. Fakat, literatürde standartlaşmış ve yaygın kullanılan bir metrik henüz bulunmamaktadır. Bu yüzden, Structural SIMilarity Index (SSIM) gibi 2 Boyutlu (2B) video kalite ölçümünde sıklıkla kullanılan metrikler 3B video kalite ölçümünde de kullanılmaktadır. Ancak bu metrikler İnsan Görme Sitemini (İGS) etkileyen 3B video bağlantılı özellikleri içermedikleri için güvenilir 3B video kalite ölçümü sağlamaktan oldukça uzaktırlar. Bunları göz önüne alarak, bu çalışmada, SSIM, zıtlık, hareket ve yapısal bilgi karakteristikleri gibi İGS’yi etkileyen 3B video özellikleri ile geliştirilmiştir. Geliştirilen SSIM metriği kullanılarak elde edilen sonuçlar, bu metriğin gelişmiş çoklu-ortam servisleri sağlayabilmek açısından etkinliğini kanıtlamaktadır.
Reference14 articles.
1. D.V.S.X. De Silva, G. Nur, E. Ekmekcioglu, and A. Kondoz, “QoE of 3D Media Delivery Systems,” Media Networks: Architectures, Applications, and Standards, CRC Press Taylor and Francis Group, 14 May 2012.
2. C.T.E.R. Hewage, S.T. Worrall, S. Dogan, S. Villette, and A.M. Kondoz, “Quality Evaluation of Color Plus Depth Map-Based Stereoscopic Video,” IEEE J. Selected Topics in Signal Process., vol. 3, no. 2, pp. 304-318, Apr. 2009.
3. Z. Wang, L. Lu, and A. C. Bovik, “Video Quality Assessment based on Structural Distortion Measurement,” Proc. of Signal Processing: Image Com., vol. 19, no. 2, pp. 121-132, Feb. 2004.
4. C. Tomasi and R. Manduchi, “Bilateral Filtering for Gray and Color Images,” IEEE International Conference on Computer Vision, Bombay, India, 1998.
5. JSVM 9.13.1. CVS Server [Online]. Available Telnet: garcon.ient.rwth aachen.de:/cvs/jvt