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Abstract
Il principale scopo di questa tesi è focalizzato alla ricerca di una caratterizzazione dei contenuti in video 3D. In una prima analisi, le complessità spaziale e temporale di contenuti 3D sono state studiate seguendo le convenzionali tecniche applicate a video 2D. In particolare, Spatial Information (SI) e Temporal Information (TI) sono i due indicatori utilizzati nella caratterizzazione 3D di contenuti spaziali e temporali. Per presentare una descrizione completa di video 3D, deve essere considerata anche la caratterizzazione in termini di profondità. A questo riguardo, nuovi indicatori di profondità sono stati proposti sulla base di valutazioni statistiche degli istogrammi di mappe di profondità. Il primo depth indicator è basato infatti sullo studio della media e deviazione standard della distribuzione dei dati nella depth map. Un'altra metrica proposta in questo lavoro stima la profondità basandosi sul calcolo dell’entropia della depth map. Infine, il quarto algoritmo implementato applica congiuntamente una tecnica di sogliatura (thresholding technique) e analizza i valori residui dell’istogramma calcolando l’indice di Kurtosis. Gli algoritmi proposti sono stati testati con un confronto tra le metriche proposte in questo lavoro e quelle precedenti, ma anche con risultati di test soggettivi. I risultati sperimentali mostrano l’efficacia delle soluzioni proposte nel valutare la profondità in video 3D. Infine, uno dei nuovi indicatori è stato applicato ad un database di video 3D per completare la caratterizzazione di contenuti 3D.
Abstract
Il principale scopo di questa tesi è focalizzato alla ricerca di una caratterizzazione dei contenuti in video 3D. In una prima analisi, le complessità spaziale e temporale di contenuti 3D sono state studiate seguendo le convenzionali tecniche applicate a video 2D. In particolare, Spatial Information (SI) e Temporal Information (TI) sono i due indicatori utilizzati nella caratterizzazione 3D di contenuti spaziali e temporali. Per presentare una descrizione completa di video 3D, deve essere considerata anche la caratterizzazione in termini di profondità. A questo riguardo, nuovi indicatori di profondità sono stati proposti sulla base di valutazioni statistiche degli istogrammi di mappe di profondità. Il primo depth indicator è basato infatti sullo studio della media e deviazione standard della distribuzione dei dati nella depth map. Un'altra metrica proposta in questo lavoro stima la profondità basandosi sul calcolo dell’entropia della depth map. Infine, il quarto algoritmo implementato applica congiuntamente una tecnica di sogliatura (thresholding technique) e analizza i valori residui dell’istogramma calcolando l’indice di Kurtosis. Gli algoritmi proposti sono stati testati con un confronto tra le metriche proposte in questo lavoro e quelle precedenti, ma anche con risultati di test soggettivi. I risultati sperimentali mostrano l’efficacia delle soluzioni proposte nel valutare la profondità in video 3D. Infine, uno dei nuovi indicatori è stato applicato ad un database di video 3D per completare la caratterizzazione di contenuti 3D.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Rossi, Silvia
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
3D Video Telecommunication Multimedia
Data di discussione della Tesi
17 Marzo 2016
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Rossi, Silvia
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
3D Video Telecommunication Multimedia
Data di discussione della Tesi
17 Marzo 2016
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