基于视觉感知的视频质量评价方法

基于视觉感知的视频质量评价方法

论文摘要

近年来,伴随着宽带数字网络、大规模集成电路和高速多媒体专用芯片的发展,各种多媒体技术在生活中得到广泛的应用。数字图像和视频渗入到生活的方方面面,比如视频监督,视频会议和视频点播等。但是由于获取系统,传输通道和处理算法等的影响,图像和视频无可避免的要遭受一系列的失真。图像和视频的失真程度能够反映处理系统的性能,因此,对图像和视频的质量进行评价具有广泛应用的意义。视频信息的最终接收者是观众,因此人眼是评价图像视频质量的最有效的工具。在质量评价算法中考虑人类视觉特点可以有效的提高算法性能。视觉显著性是基本的人类视觉特性。它表明人眼比较关注视场中显著的区域和物体,在同一时刻只有部分信息得到处理。本文提出用KR显著性模型与传统的结构相似性方法结合来评价视频质量,实验表明该方法与主观一致性得到了很大的提高。论文提出了一种部分参考的视频质量评价方法。该方法基于纹理掩模,运动信息和场景分析的知识,对人眼的重要特性——掩膜效应,进行了建模。通常纹理比较复杂的区域里,失真更不容易被发现。实验表明该算法比传统的PSNR和VQM的方法有提高。论文还提出了一种针对MPEG-2的无参考视频质量评价方法。块效应是该编码方法的常见失真类型,过零点特征用来提取该失真特征,且校正因子用来修正评价结果。实验验证该算法比传统的PSNR与主观评价的结果更一致。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景与意义
  • 1.2 研究进展与现状
  • 1.2.1 基于像素域的方法
  • 1.2.2 基于人类视觉的方法
  • 1.2.3 工程类方法
  • 1.3 论文研究内容与安排
  • 第二章 基于时空显著性的视频质量评价
  • 2.1 引言
  • 2.2 视觉显著性
  • 2.2.1 时空显著性
  • 2.2.2 Itti 显著性模型
  • 2.2.3 视觉显著性与图像视频质量评价
  • 2.3 基于KR 时空显著性的视频质量评价方法
  • 2.4 实验结果与分析
  • 2.4.1 实验所用数据库
  • 2.4.2 实验结果及分析
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 基于场景掩模的视频质量评价
  • 3.1 引言
  • 3.2 HVS 的特性——掩模效应
  • 3.3 场景掩模模型
  • 3.3.1 纹理因子
  • 3.3.2 视野因子
  • 3.3.3 运动因子
  • 3.4 基于场景掩模的视频质量评价方法
  • 3.5 实验结果与分析
  • 3.5.1 实验所用数据库
  • 3.5.2 实验结果及分析
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 MPEG-2 编码视频的无参考质量评价
  • 4.1 引言
  • 4.2 视频编码和失真
  • 4.3 无参考视频质量评价
  • 4.4 基于场景掩模的视频失真测度校准
  • 4.4.1 提取特征
  • 4.4.2 低质量视频的获取和掩模因子
  • 4.4.3 偏移校准
  • 4.5 实验结果与分析
  • 4.5.1 实验所用数据库
  • 4.5.2 实验结果及分析
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 总结
  • 5.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间获得的科研成果及参与的科研项目
  • 相关论文文献

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