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虚拟视点图像质量度量是影响DIBR系统用户体验的主要因素，也是改进DIBR系统性能的前提。近年来，随着远程图像系统由技术驱动服务转为用户导向服务，虚拟视点图像质量度量除了用于对不同的参考视点图像获取、编码传输、虚拟视点合成、虚拟视点图像显示等技术手段进行评估、测试及验证，更重要的是能够对DIBR系统各环节（如参考视点预测、深度图像编码、深度图像传输等）的性能起到优化作用。目前，DIBR系统主要使用传统图像质量度量方法，通过数学和计算机的方法，建立与人的主观质量评分一致的客观度量模型，预测虚拟视点图像失真程度，进而应用于深度图像压缩编码等环节。然而，与传统自然图像相比，虚拟视点图像具有失真类型多样、失真因素复杂等问题。将传统图像质量度量方法直接应用于深度图像压缩编码等环节时，容易导致最终呈现给用户的虚拟视点图像的视觉质量不佳。目前，关于虚拟视点图像质量度量的研究方兴未艾，尚缺乏比较成熟的评价指标以及相应的质量评价数据集。
虚拟视点图像质量度量主要应用于参考视点预测、深度图像编码、深度图像传输等环节。此外，虚拟视点图像质量度量还可用于虚拟视点图像的视觉增强。例如，通过在客户端实时度量虚拟视点图像的质量，一旦度量结果低于预设的阈值，便通知服务器端更改深度图像编码的量化步长，以此来提升最终虚拟视点图像的视觉效果；又如，利用虚拟视点图像质量度量来引导虚拟视点的合成过程，包括但不限于深度估计精度的提升、空洞填补效果的提升、虚拟视点图像失真的消除等。上述研究尚未完全展开，且尚未被广泛应用于DIBR系统中。