Temporal sub-sampling of depth maps in depth image-based rendering of stereoscopic image sequences
Notice bibliographique
Résumé
In depth image based rendering, video sequences and their associated depth maps are used to render new camera viewpoints for stereoscopic applications. In this study, we examined the effect of temporal downsampling of the depth maps on stereoscopic depth quality and visual comfort. The depth maps of four eight-second video sequences were temporally downsampled by dropping all frames, except the first, for every 2, 4, or 8 consecutive frames. The dropped frames were then replaced by the retained frame. Test stereoscopic sequences were generated by using the original image sequences for the left-eye view and the rendered image sequences for the right-eye view. The downsampled versions were compared to a reference version with full depth maps that were not downsampled. Based on the data from 21 viewers, ratings of depth quality for the downsampled versions were lower. Importantly, ratings depended on the content characteristics of the stereoscopic video sequences. Results were similar for visual comfort, except that the differences in ratings between sequences were larger. The present results suggest that more processing, such as interpolation of depth maps, might be required to counter the negative effects of temporal downsampling, especially beyond a downsampling of two.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».