Plenoptic image processing, compression and quality evaluation
Účinné metody komprese speciálních obrazových dat a metriky kvality
Date
Authors
Supervisors
Reviewers
Editors
Other contributors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
České vysoké učení technické v Praze
Czech Technical University in Prague
Czech Technical University in Prague
Abstract
Světelné pole neboli light field (LF) je jednou z klíčových plenoptických modalit. LF zachycuje detailní směrové informace o světle ve scéně. Tyto informace umožňují přeostřování po pořízení snímku, odhad hloubky a další pokročilé funkce. Předložená disertační práce se zabývá kritickými výzvami ve zpracování a hodnocení dat světelného pole. Blíže zkoumá subjektivní hodnocení kvality, dopad komprese na úlohy počítačového vidění a statistickou analýzu metrik kvality.
Light field imaging (LF), a key plenoptic modality, leverages the capture of rich directional information about light in a scene to enable advanced capabilities such as post-capture refocusing and depth estimation. This doctoral thesis addresses critical challenges in the processing and evaluation of LF data, with a focus on quality assessment methodologies, the impact of compression on computer vision tasks, and the robust performance analysis of quality metrics.
Light field imaging (LF), a key plenoptic modality, leverages the capture of rich directional information about light in a scene to enable advanced capabilities such as post-capture refocusing and depth estimation. This doctoral thesis addresses critical challenges in the processing and evaluation of LF data, with a focus on quality assessment methodologies, the impact of compression on computer vision tasks, and the robust performance analysis of quality metrics.
Description
Keywords
světelné pole, komprese obrazu, hodnocení kvality obrazu, subjektivní hodnocení kvality, objektivní hodnocení kvality, dataset, estimace disparity, rozpoznávání obličejů, detekce obličejů, light field, image compression, image quality evaluation, subjective assessment, objective assessment, dataset, disparity estimation, face recognition, face detection