虚拟现实图像客观质量评价研究进展

摘要

随着科学技术的发展，虚拟现实（virtual reality, VR）技术逐渐渗透到医疗、教育、军事和娱乐等众多领域，并凭借在各个领域广阔的应用前景而受到广泛关注。鉴于视觉质量是决定VR技术能否成功应用的关键，且图像是VR应用最基础和最重要的视觉信息载体，VR图像质量评价已经成为质量评价领域的重要前沿性研究方向。与传统图像质量评价类似，VR图像质量评价可以分为主观质量评价和客观质量评价。由于客观质量评价相比主观质量评价具有成本低、稳定性高和应用范围广等优点，对VR图像客观质量评价的研究受到了国内外学者的高度重视。目前，关于VR图像客观质量评价的研究已经取得了一定进展，但是文献中缺少对该方向相关研究方法的综述。基于此，本文针对VR图像客观质量评价的研究进行概述。首先，对VR图像质量评价的研究现状进行分析。然后，重点对现有的VR图像客观质量评价模型进行综述。具体地，根据模型是否需要使用原始无失真图像信息作为参考，将现有的VR图像客观质量评价模型划分为全参考型和无参考型两大类。其中，全参考型方法进一步划分为基于峰值信噪比/结构相似度的方法和基于传统机器学习的方法。根据特征表达空间的不同，无参考型VR图像质量评价模型划分为3类：基于等矩形投影表达空间的方法、基于其他投影表达空间的方法和基于实际观看空间的方法。介绍完各类模型后，分别对其相应的优缺点进行分析。此外，本文对VR图像客观质量评价模型的性能评价指标和现有VR图像质量评价数据库进行了归纳。最后对VR图像客观质量评价模型的应用进行了介绍，并指出了未来的研究可能的发展方向。