论文题目: 数字视频客观质量评估方法研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 通信与信息系统
作者: 杨付正
导师: 常义林
关键词: 数字视频,客观质量评估,方块效应,数字水印,边缘检测
文献来源: 西安电子科技大学
发表年度: 2005
论文摘要: 数字视频质量评估在视频压缩、处理以及视频通信领域中起着十分重要的作用。本文深入研究了数字视频的客观质量评估方法,提出了几种新的数字视频客观质量评估方法,以及一种基于水印技术的视频误码掩盖方法,并结合人的视觉特性提出了一种适用于梯度—门限边缘检测算子的改进方法。 主要研究成果为: 1.结合人类视觉的亮度掩盖和空间复杂度掩盖效应,首先提出了一种简单的无参考方块效应测度;根据人眼对运动物体的跟踪特性,以及人眼视角的范围和聚焦的能力,提出了方块效应群的概念,确定了新的方块效应空间联合机制,进而给出了一个与人眼视觉特性较为一致的方块效应测度。 2.在分析方块效应的形成原因的基础上,提出了一种在编码端降低方块效应的方法。该方法通过调整编码端DCT系数的量化,平滑相邻块边界处的量化误差,从而达到降低方块效应的目的。 3.提出了一种适用于自然场景压缩恢复视频的无参考质量评估方法。该方法根据视频的时间相关性以及人眼对物体运动的视觉感知特性,利用序列中具有较高空间复杂度的平动物体在相邻图像对应区域中的变化评价视频的质量。 4.基于脆弱性水印的特点,提出了一种部分参考数字视频质量评估方法。在视频序列中隐性嵌入所需的水印信息,在解码端提取可能受到损伤的水印,并与原始水印比较,根据恢复水印的损伤程度评估恢复视频的质量。 5.利用数字水印传递额外信息的能力,提出了一种有效的视频误码掩盖方法。在压缩视频码流中隐藏额外的运动矢量信息,通过比较从水印提取的运动矢量与视频解码得到的运动矢量进行误码检测,并对恢复视频中的错误块进行时域误码掩盖。 6.提出一种新的全参考视频质量评估方法,该方法根据失真图像与参考图像梯度的相关系数来描述图像的内容失真,结合图像的亮度失真来评价视频序列中各图像的质量。 7.结合人的视觉特性,提出对图像的梯度进行亮度和空间复杂度掩盖的思想,在此基础上提出了提高梯度—门限边缘检测算子性能的改进算法。图像梯度方向的确定易受噪声的影响,容易导致错误的空间复杂度掩盖区域。本文提出了准确确定空间复杂度掩盖区域的方法,提高了边缘检测算法的性能。
论文目录:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 数字视频及其质量
1.2.1 简介
1.2.2 视频压缩
1.2.3 压缩引起的视频失真效应
1.2.4 信道误码引起的视频失真效应
1.3 人类视觉系统
1.3.1 人眼的光学结构
1.3.2 视网膜
1.3.3 视束
1.3.4 光敏感性
1.3.5 色彩感知
1.3.6 掩盖
1.3.7 多通道组织
1.3.8 小结
1.4 数字视频质量评估研究现状
1.4.1 研究视频质量评估的标准化小组
1.4.2 视频主观质量评估
1.4.3 视频客观质量评估
1.5 论文研究内容及贡献
第二章 符合HVS特性的无参考方块效应测度及降低方块效应的方法
2.1 引言
2.2 无参考方块效应的测度
2.2.1 简介
2.2.2 空间方块效应
2.2.3 方块效应的亮度掩盖
2.2.4 方块效应的空间复杂度掩盖
2.2.5 视频方块效应测度
2.3 改进的无参考方块效应的测度
2.3.1 简介
2.3.2 方块效应的新定义
2.3.3 方块效应群
2.3.4 实验结果
2.4 编码端降低方块效应的方法
2.4.1 简介
2.4.2 DCT变换
2.4.3 方块效应形成分析
2.4.4 降低方块效应的具体算法
2.4.5 实验结果
2.5 小结
第三章 基于视频时间相关性的无参考视频质量评估
3.1 引言
3.2 基本思想
3.2.1 基本思想
3.2.2 理论基础
3.3 算法实现
3.3.1 运动矢量预测
3.3.2 空间复杂度高的平动区域
3.3.3 图像的空间失真
3.3.4 时域活动度的影响
3.3.5 视频质量
3.3.6 算法复杂度分析
3.4 实验结果
3.4.1 实验条件
3.4.2 模型性能评价测度
3.4.3 实验结果
3.5 小结
第四章 基于数字水印的部分参考视频质量评估及视频误码掩盖方法
4.1 引言
4.2 数字水印
4.2.1 简介
4.2.2 数字水印的分类
4.2.3 数字水印的应用领域
4.2.4 数字水印的原理与数学模型
4.3 基于数字水印的部分参考视频质量评估
4.3.1 基本思想
4.3.2 利用水印的视频质量评估方法
4.3.3 实验及结果分析
4.4 基于数字水印的视频误码掩盖方法
4.4.1 误码掩盖
4.4.2 基本思想
4.4.3 实现方法
4.4.4 算法有效性分析
4.4.5 实验结果
4.5 小结
第五章 基于内容相关性的全参考视频质量评估
5.1 引言
5.2 图像梯度
5.3 失真图像和参考图像的相关系数
5.3.1 相关系数
5.3.2 参考图像和失真图像的相关系数
5.4 失真视频的质量
5.5 实验结果
5.5.1 实验条件
5.5.2 实验结果
5.6 小结
第六章 符合HVS特性的梯度—门限边缘检测算法
6.1 引言
6.2 边缘检测
6.2.1 现有的边缘检测方法
6.2.2 梯度—门限边缘检测
6.2.3 Sobel算子
6.2.4 Canny算子
6.3 符合HVS特性的梯度—门限边缘检测改进算法I
6.3.1 基本思想
6.3.2 亮度掩盖
6.3.3 空间复杂度掩盖
6.4 符合HVS特性的梯度—门限边缘检测改进算法II
6.4.1 基本思想
6.4.2 改进方法
6.5 实验结果
6.5.1 Sobel及其改进边缘检测算法
6.5.2 Canny及其改进边缘检测算法
6.6 结论
第七章 结束语
致谢
参考文献
攻读博士学位期间的研究成果
发布时间: 2007-01-10
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