采用内容划分方法的视频质量评价

目前基于结构相似性的图像质量评价算法均是对图像进行整体质量分析,但图像中不同的区域存在着不同的结构特性和视觉感知特性,而对图像进行整体质量分析无法有效反应出这些差异。鉴于此,提出了一种基于内容划分的结构相似性图像质量评价算法,根据图像不同区域的变化率将图像分为4个部分,分别进行质量评价。采用运动估计的帧加权的方式将该方法扩展到视频质量评价中。实验证明了该算法与目前比较流行的几个算法相比具有较高的评价准确性。     

基于运动信息和结构信息的视频质量评价方法

图像和视频客观质量评价方法在各个领域有着广泛的应用,根据上述问题,主要针对图像边缘结构失真和噪音影响图像质量.以往的测量方法不能很好地应用于视频领域.提出一种基于运动信息和结构信息的视频质量评价方法,主要考虑场景结构和运动信息,然后依据HVS特性对不同程度的信息进行加权处理,从而综合采用一种视频质量评价方法.经实验结果证明,新方法在压缩、模糊方面明显好于PSNR, MSSIM和ESSIM评价方法.     

基于运动补偿的三维小波视频编码

提出了一种新的基于运动补偿的三维小波视频编码方案。通过对原始图象序列沿着运动轨迹进行时间维小波分解以及空间上的二维小波分解，得到不同的时间－空间三维频率子带。然后，将这些子带中的小波系数构成三维方向等级树结构，并采用改进的ＳＰＩＨＴ零树编码算法进行压缩。实验表明，此方法不仅提高了视频编码效率，而且易于进行码率控制，以及实现时间、空间分辨率上的可伸缩编码     

视频标准帧速率上变换的自适应运动补偿方案

提出了一种自适应的运动补偿方案，首先利用预测三步搜索算法进行运动估计，由于此运动估计算法能够很好地利用运动向量的时空相关性．从而能得到更加平滑的运动向量场。其次．为了能够抑制运动向量场中个别奇异向量以及块匹配算法所固有的块效应问题，对向量场进行中值滤波，并采用了一种特殊的向量分配算法。方案的最后一个环节是运动补偿插值，它综合考虑插值帧的局部图像质量以及全局图像质量，利用一种白适应性较强的中值滤波操作来达到一定的综合效果。实验结果证明，此算法与运动补偿时间插值(MCTI)算法相比，插值得到的图像更加平滑，而且，两者的信噪比指标对比也充分说明了本算法的优越性。     

基于ICGI运动补偿的视频小波编码技术

提出了基于ＩＣＧＩ运动补偿技术的视频小波编码方案,改进控制点栅格内插（ＩＣＧＩ）可更好地利用有限的运动矢量对当前帧的预测值进行合理内插;对预测差值图象使用小波技术以消除图象中的相关。实验表明,基于ＩＣＧＩ运动补偿的视频小波编码能获得满意的主观和客观效果,这种方案是对低比特率环境下视频编码方案（Ｈ．２６３等）的有力补充。     

基于视觉感兴趣区的视频质量评价方法

针对基于边缘结构失真的图像质量测量方法不能很好地应用在视频领域和对HVS考虑不充分的缺陷,提出一种基于视觉感兴趣区的视频质量评价方法,包括考虑HVS特性、场景结构信息和运动信息。实验结果证明,该方法在压缩、模糊方面明显好于PSNR,MSSIM和ESSIM的评价方法。     

基于内容的视频检索

基于内容的视频检索一直是计算机科学研究的难点问题.从视频结构的分析入手,提出基于内容视频的研究问题、检索方式和评价指标,介绍当今国内外典型的基于内容的检索系统,对存在问题及发展趋势作出总结.     

小波视频编码中运动补偿技术研究进展

近年来小波视频编码技术在快速发展，作为视频编码核心步骤的运动补偿技术更是受到了高度重视．许多用于提高编码效率和提供新功能的观点和方法被提出．在介绍小波视频编码技术特点和基本方法的基础上，着重介绍了运动补偿技术在时域和小波域实现的最新进展，并对发展趋势进行了展望．     

甚低速视频编码中运动估计补偿技术的研究和改进

在对甚低速视频编码中运动估计与补偿技术进行深入研究的基础上,对H.263采用的全搜索算法提出一种可变搜索步长的改进方法.     

基于RDWT-子带运动补偿的可扩展视频编码方法

随着技术的发展，视频编码方法要求的不再仅是压缩效率，还包括码流的可扩展性．本文提出了一种基于RDWT-子带运动补偿的可扩展视频编码方法．首先对输入帧组进行空域DWT分解，在其后集成运动补偿过程的时域分解步骤中，使用冗余离散小波变换（RDWT）分解得到的各相位子带作为候选，选取一个最佳相位子带作为预测，提高运动补偿效率；在编码阶段，提出基于子带扫描顺序的改进3DSPIHT技术，保障码流的扩展特性．实验表明，所提出的方法获得较高编码效率的同时，提供了码流的高度可扩展特性。     

基于特征匹配与运动补偿的视频稳像算法

针对在复杂背景下航拍视频的抖动情况,为了实时输出稳定的视频,提出了一种改进的特征匹配算法与全局运动补偿相结合的视频稳像算法。首先,利用尺度不变的SURF算法提取特征点并计算描述符,再结合快速近似最邻近匹配算法得到匹配点对,并通过双向匹配以及K近邻算法筛选优秀匹配点,从而提高匹配正确率;其次,提出了一种局部区域匹配法,提高了算法处理速度,并避免场景内运动目标对稳像效果的影响。通过建立仿射变换模型,求解相邻帧图像的变换参数,进而对图像进行全局运动补偿。结果表明,该算法速度快、匹配精度高,有良好的视频稳像效果。     

基于结构方向信息的图像质量评价方法

结构相似度(SSIM)方法通过度量原图像和失真图像之间的结构相似程度,达到了比传统PSNR方法更好的图像质量评价效果。但SSIM算法本身并没有充分利用图像的结构信息,在SSIM算法的基础上进一步挖掘图像结构中包含的方向信息,提出了局部结构方向相似度(LSOS),将LSOS方法和现有的SIExt算法相结合,提出基于结构方向信息的图像质量评价算法(SOI)。实验表明,该方法能够达到比SIExt和SSIM方法更好的图像质量评价结果。     

对视觉敏感区域进行加权的视频质量评价方法

最近Guan-Hao Chen在Zhou Wang提出的MSSIM方法基础上,提出了一种基于边缘结构失真的测量方法（ESSIM）,但是这种方法不能够很好的直接应用到视频领域。就人类视觉系统（HVS）做了一定的研究,提出了一种考虑人眼视觉特性,考虑结构信息和对运动场景分类的视频质量评价方法（HCSSIM）。实验结果表明,在压缩损失、模糊和部分椒盐噪声损失上,其评价结果要好于现有的几类通用的评价方法。     

相位一致性指导的全参考全景图像质量评价

目的 全景图像的质量评价和传输、处理过程并不是在同一个空间进行的,传统的评价算法无法准确地反映用户在观察球面场景时产生的真实感受,针对观察空间与处理空间不一致的问题,本文提出一种基于相位一致性的全参考全景图像质量评价模型。方法 将平面图像进行全景加权,使得平面上的特征能准确反映球面空间质量畸变。采用相位一致性互信息的相似度获取参考图像和失真图像的结构相似度。接着,利用相位一致性局部熵的相似度反映参考图像和失真图像的纹理相似度。将两部分相似度融合可得全景图像的客观质量分数。结果 实验在全景质量评价数据集OIQA（omnidirectional image quality assessment）上进行,在原始图像中引入4种不同类型的失真,将提出的算法与6种主流算法进行性能对比,比较了基于相位信息的一致性互信息和一致性局部熵,以及评价标准依据4项指标。实验结果表明,相比于现有的6种全景图像质量评估算法,该算法在PLCC（Pearson linear correlation coefficient）和SRCC（Spearman rank order correlation coefficient）指标上比WS-SSIM（weighted-to-spherically-uniform structural similarity）算法高出0.4左右,并且在RMSE（root of mean square error）上低0.9左右,4项指标最优,能够获得更好的拟合效果。结论 本文算法解决了观察空间和映射空间不一致的问题,并且融合了基于人眼感知的多尺度互信息相似度和局部熵相似度,获得与人眼感知更为一致的客观分数,评价效果更为准确,更加符合人眼视觉特征。     

结合梯度信息的特征相似性图像质量评估

目的 图像的边缘信息对于图像质量的评估非常重要.基于底层特征的图像质量评估算法(FSIM),虽然考虑了图像的底层特征,但该算法对边缘信息的识别能力不理想.针对以上问题,将FSIM算法与对边缘信息更敏感的梯度结构相似度(GSSIM)算法相结合得到一种既符合人眼视觉系统特点又能有效识别图像边缘的新的图像质量评估算法(FGSIM).方法 该算法将FSIM算法的相位一致性部分与GSSIM算法的提取图像信息的部分相结合从而得到一种新的图像质量评估算法FGSIM.其中,采用相位一致性表示图像的特征,用于保持评估算法接近人类视觉系统的特点,提取图像信息的部分通过图像的梯度来实现,用于更有效的识别图像边缘.结果 分别使用FSIM、GSSIM以及FGSIM算法对不同运动模糊程度、不同高斯模糊程度以及不同高斯噪声的图像进行质量评估,将得到的数据用曲线图表示,从图中可以看出:在运动模糊实验中,随图像模糊程度的增大,FGSIM算法的数值由0.8943下降到0.3443,变化更加明显,对运动模糊表现出更好的敏感性;在高斯模糊和高斯噪声实验中,FGSIM算法数值变化的程度虽然不如GSSIM算法好,但相较FSIM算法有一定的提高.FGSIM算法在公共测试图像库中与FSIM、GSSIM算法进行实验比较,FGSIM算法的散点图较FSIM算法稍差些,但与GSSIM算法相比具有非常大的改进,其散点图比GSSIM更为集中.采用较为常用的衡量评估方法性能的指标:皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数、KROCC 和均方根误差对评估算法的性能进行衡量,数据显示,FGSIM算法的性能比GSSIM算法好.结论 实验结果表明,FGSIM算法是一种既符合人眼视觉系统特点又能有效识别图像边缘的新的图像质量评估算法,该算法对边缘信息的识别能力更强,对图像质量的变化更加敏感.     

结合HVS和相似性度量的图像质量评价测度

图像质量评价是图像处理领域内一项很有意义的研究课题。传统的评价方法(如PSNR和MSE)只是在像素域统计参考图像和失真图像的误差,因而不能有效反映图像的视觉感知质量。针对上述问题,在充分考虑人眼视觉感知特性的基础上,提出一种新颖的图像质量评价算法,通过模拟人类视觉系统,并结合相似性度量方法获得有效的图像质量评价测度。实验结果显示,采用本文方法获得的图像质量评价结果与主观感知具有较好的一致性,能准确地反映人眼对图像质量的视觉感知。     

多分辨率影像质量参数评定影像质量的方法

人眼视觉感知对跳跃变化敏感,提出了一种以影像多分辨率表达下质量参数相对变化模拟人眼视觉系统感知的质量评价模型。首先对影像进行基于小波变换的多分辨率表达,计算每一级影像质量参数值。其次,计算不同分辨率表达下影像质量参数变化,对质量参数进行线性拟合,以各级质量参数残差表示质量变化平滑度。最后,提出了基于各级影像质量参数残差的影像质量评价模型。对不同压缩比的遥感影像采用传统质量评价方法和本文算法的对比实验结果表明,本文算法能够取得绝对质量参数和主观视觉一致的效果,符合人眼视觉感知特性。     

基于混沌和运动矢量的视频水印算法*

针对新一代视频压缩标准H.264,提出一种基于混沌置乱以及运动矢量域的视频水印方案.该方案在运动矢量域自适应嵌入水印和提取经过混沌置乱的水印信息,再经过置乱逆变换恢复得到原水印信息.混沌序列的伪随机性和初值敏感性为水印的安全性提供了保证.实验结果表明,主客观视频质量都与原始视频序列相当,码率误差小.     

全局运动补偿技术在形状信息错误隐藏中研究

深入研究MPEG-4的形状编码技术和视频图像帧的编码方式,参照全局运动补偿技术,在图像形状信息全部丢失、部分丢失信息变化复杂的情况下,提出一种基于全局运动补偿的前向错误隐藏方法对出现传输错误的图像进行恢复。通过与Cheng方法对比仿真实验证明该方法取得很好的恢复效果,尤其是对象形状信息全部丢失时。