基于人眼視覺特性的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)模型.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的迅猛發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)以視頻圖像的形式出現(xiàn)，視頻業(yè)務(wù)的普及已成為不可阻擋的潮流。然而，視頻圖像在從采集到最終呈現(xiàn)在觀測(cè)者前面的過程中可能引入各種失真。顯然，需要測(cè)量視頻圖像的質(zhì)量，用最少的資源提供最好的視覺質(zhì)量，以便優(yōu)化系統(tǒng)。由于僅對(duì)視頻傳輸協(xié)議進(jìn)行監(jiān)測(cè)的業(yè)務(wù)已不能滿足市場(chǎng)的需求，因而對(duì)視頻質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)的算法成為了新的需求點(diǎn)。評(píng)價(jià)視頻質(zhì)量的關(guān)鍵往往在于所用視覺模型是否符合人的感知特性，于是，在眾多視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

2、中，基于人眼視覺特性的模型以其符合用戶主觀感受的特點(diǎn)成為較理想的評(píng)價(jià)模型。 傳統(tǒng)的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)模型往往只注重于視頻的絕對(duì)誤碼率，在很多情況下不符合人的主觀感受，無法體現(xiàn)出人眼對(duì)評(píng)價(jià)的影響，常造成評(píng)價(jià)結(jié)果與用戶主觀的感受相偏離。本文針對(duì)這一缺點(diǎn)提出了一種結(jié)合人眼視覺特性的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，該方法將傳統(tǒng)的絕對(duì)誤碼率與影響視頻評(píng)價(jià)的人眼特性結(jié)合起來，建立了符合用戶主觀感覺的質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。 文中從影響視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要參數(shù)入手建

3、模，首先介紹了塊效應(yīng)和噪聲的產(chǎn)生，然后分析其對(duì)視頻質(zhì)量的影響，最后根據(jù)已有的理論結(jié)合人眼視覺特性對(duì)二者的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了研究，得出了基于人眼視覺特性的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)新的算法。該算法通過計(jì)算相鄰塊邊界的亮度差，綜合了活動(dòng)性和亮度對(duì)人眼的掩蓋性，同時(shí)結(jié)合人眼主觀感覺的非線性對(duì)塊效應(yīng)做出評(píng)價(jià)，使得該評(píng)價(jià)結(jié)果更符合用戶的主觀感受；噪聲情況的評(píng)價(jià)算法是利用Roberts算子提取了視頻的內(nèi)部特征，通過視頻序列的連續(xù)性對(duì)噪聲情況做出評(píng)價(jià)，文中還考慮了由于