项目名称：基于内容特性与感知质量的光场图像编码研究（国家自然科学基金项目，No.61801006，2019.01-2021.12）

负责人：刘德阳

项目介绍：

光场成像技术可以获取三维场景光线的位置及角度信息，使其在底层图像处理、中层视觉分析以及高层用户交互等方面均得到了广泛的应用，不仅推动了计算摄像学的发展，也成为了下一代3D系统发展的方向之一。然而，巨大的数据量阻碍了光场成像技术的发展，亟需适应光场图像内容特性的高效编码方法。本项目拟以光场图像的内容特性及压缩光场图像感知质量评价模型为切入点，探讨基于内容特性与感知质量的高效光场图像编码方法。通过对光场图像内容特性的分析，提出基于内容特性分析的光场图像分层编码算法以及基于深度图视点合成的光场图像高效编码算法。并通过研究光场图像针对视觉特性的内容特征对压缩光场图像感知质量的影响，构建基于支持向量机学习的压缩光场图像全参考客观质量评价模型。在评价编码算法优劣的同时，进一步指导光场图像编码算法的设计与优化。项目研究成果将丰富光场图像编码理论，推进光场成像技术的发展。