首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
视频质量评价(VQA)是以人眼的主观质量评估结果为依据,使用算法模型对失真视频进行评估。传统的评估方法难以做到主观评价结果与客观评价结果相一致。基于深度学习的视频质量评价方法无需加入手工特征,通过模型自主学习即可进行评估,对视频质量的监控和评价有重要意义,已成为计算机视觉领域的研究热点之一。首先对视频质量评价的研究背景和主要研究方法进行介绍;其次从全参考型和无参考型两方面介绍基于深度学习的客观质量评价方法,并且从所用的卷积神经网络模型对无参考型评价方法进行了分类比较;接着介绍视频质量评价算法的相关数据库和评价算法性能指标,并对算法性能进行比较;最后对目前视频质量评价研究存在的问题进行总结,并展望了该领域面临的挑战和未来发展方向。  相似文献   

2.
冯欣  杨丹  张凌 《自动化学报》2011,37(11):1322-1331
针对网络中受丢包损伤的视频提出了一种基于视觉注意力变化的全参考客观质量评估方法.该方法基于视觉显著性检测在视频数据上的应用,考察受网络丢包失真影响的视频数据与标准参考数据在空间和时间上引起的视觉注意力变化,并根据此变化相应的视觉显著性在空间和时间上的差异,提出了一组客观质量评估方法.文中采用17个受丢包损伤的视频数据进行测试,并实施了主观评价实验作为评价标准.与传统的没有考虑人眼视觉显著特性的质量评估方法,以及目前主流的基于视觉显著区域/感兴趣区域对失真像素进行加权的方法进行对比,实验结果表明, 基于视觉注意力变化的方法较后两者与主观质量评估结果有更好的相关性, 能够更有效地评估丢包损伤视频的质量.  相似文献   

3.
为了更好地提高视频编码效率与视频处理的性能,考虑人眼对不同内容的感知特性和掩蔽效应,以及时域人眼视觉特性,提出一种基于人眼视觉特性的视频客观质量评价算法.首先利用三维Sobel矩阵提取时空特性划分区域,并结合恰可察觉失真视觉阈值与绝对差值图来提取感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行感知加权,并利用线性加权进行空间域融合;最后结合时域人眼视觉特性,利用低通函数模拟人眼的不对称感知,并通过最差情况加权策略得到视频序列客观质量评价值.在LIVE视频质量数据库上的实验结果表明,该质量评价算法具有较好的评价性能,更接近于主观测试结果.  相似文献   

4.
姚晔  徐正全 《计算机工程》2008,34(23):23-25
提出视觉保密性的概念,分析视频质量评价和视觉保密性评价的不同,根据结构相似度理论得到基于结构失真度的评价方法,从结构失真的角度分析视频密文直接解码后得到的密文图像,以客观的评测方法和指标评价视频信息的视觉保密性,并给出评价算法及实验数据。实验结果表明,该评价方法客观、高效、区分度好。  相似文献   

5.
基于运动信息和结构信息的视频质量评价方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献   

6.
针对目前视频编码标准和视频编码器较多,缺乏统一评价标准和客观评价结果的问题,提出了使用视频质量、编码速度、码率节省百分比、内存占用等指标相结合的评价体系,同时给出了评测平台的搭建方法。采用多个不同的公开视频序列为测试源,选取常见的H.264/MPEG- AVC, H.265/MPEG-HEVC, VP8, VP9标准和基于小波的Hitav对应的编码器搭建评测平台对各编码器进行了性能评价实验。实验表明H.265和VP9在视频质量,码流节省方面表现优异,但复杂度过高;H.264复杂度低且在低分辨率和简单视频场景表现优异;Hitav对高分辨高复杂度视频序列处理较好。结果表明提出的评价体系和测试平台搭建方法可以很好的用于视频编码器的性能评价。  相似文献   

7.
郑江云  刘全金 《计算机工程》2012,38(20):275-277
为提高客观视频质量评价算法与主观评价间的相关性,提出一种基于小波的视频质量评价模型.根据人眼对图像高低频失真的敏感度不同,利用小波变换的近似系数和细节系数,采用不同方法计算各帧图像的高频和低频失真量,将2种失真量相乘得到帧度量,所有帧结果的平均值作为客观视频质量评价值.实验结果表明,该模型结果与主观评价结果具有较好的相关性.  相似文献   

8.
该文研究了一种从下到上的、基于人的视觉感知特性的、三层噪声加权的视频图像质量客观评价方法,给出了相应的评价模型,并对具有256级灰度值的352×288像素的慢运动人物数字图像序列进行了仿真验证。对比结果表明,该方法是一种行之有效的并与主观评价结果相一致的视频图像质量客观评价方法。  相似文献   

9.
进行客观视频质量评价时,为了与主观评价结果尽可能一致,需要考虑视频的动态特性和人眼观看的视觉特性,因此本文提出一种基于显著区域和运动特性加权的视频质量评价方法。该评价指标基于传统的结构相似性指数(Structural similarity index measurement, SSIM)方法并在此基础上作了改进。首先通过频谱分析得到空域显著度,通过视觉注意模型并结合运动特性获取时域显著度,并根据时、空显著度动态融合得到帧级显著度。以帧级显著度加权SSIM指数,便可得到整个视频帧的质量评价指标。在LIVE VQA标准数据集上的实验结果表明,该评价指标更加接近于人眼对视频质量的主观评价值。  相似文献   

10.
宽带无线网络多媒体业务的迅速发展,移动通信设备生产厂家及运营商等需要对无线视频质量进行评价。该文章提出一种基于H.264码流的全参考视频传输质量评价方法,直接从码流中提取特征参数,以统计回归的方法建立特征参数与模型公式各参数之间的关系,建立评分模型得到不同视频的客观评价分数。  相似文献   

11.
文章简单介绍了视频监控系统的应用,指出了视频质量主观评估的缺点,并按不同的分类分析了常用的视频质量客观评估方法,在此基础上探索了一种视频质量无参评客观估方法的思路。  相似文献   

12.
图像/视频的获取及传输过程中,由于物理环境及算法性能的限制,其质量难免会出现无法预估的衰减,导致其在实际场景中的应用受到限制,并对人的视觉体验造成显著影响。因此,作为计算机视觉领域的一项重要任务,图像/视频质量评价应运而生。其目的在于通过构建计算机数学模型来衡量图像/视频中的失真信息以判断其质量的好坏,达到自动预测质量的效果。在城市生活、交通监控以及多媒体直播等多个场景中具有广泛的应用前景。图像/视频质量评价研究取得了长足的发展,为计算机视觉领域中其他任务提供了一定的便利。本文在广泛调研前人研究的基础上,回顾了整个图像/视频质量评价领域的发展历程,分别列举了传统方法和深度学习方法中一些具有里程碑意义的算法和影响力较大的算法,然后从全参考、半参考和无参考3个方面分别对图像/视频质量评价领域的一些文献进行了综述,具体涉及的方法包含基于结构信息、基于人类视觉系统和基于自然图像统计的方法等;在LIVE(laboratory for image & video engineering)、CSIQ(categorical subjective image quality database)、TID2013等公开数据集的基础上,基于SROCC(Spearman rank order correlation coefficient)、PLCC(Pearson linear correlation coefficient)等评价指标,对一些具有代表性算法的性能进行了分析;最后总结当前质量评价领域仍存在的一些挑战与问题,并对其进行了展望。本文旨在为质量评价领域的研究人员提供一个较全面的参考。  相似文献   

13.
Objective video quality assessment is of great importance in a variety of video processing applications. Most existing video quality metrics either focus primarily on capturing spatial artifacts in the video signal, or are designed to assess only grayscale video thereby ignoring important chrominance information. In this paper, on the basis of the top-down visual analysis of cognitive understanding and video features, we propose and develop a novel full-reference perceptual video assessment technique that accepts visual information inputs in the form of a quaternion consisting of contour, color and temporal information. Because of the more important role of chrominance information in the “border-to-surface” mechanism at early stages of cognitive visual processing, our new metric takes into account the chrominance information rather than the luminance information utilized in conventional video quality assessment. Our perceptual quaternion model employs singular value decomposition (SVD) and utilizes the human visual psychological features for SVD block weighting to better reflect perceptual focus and interest. Our major contributions include: a new perceptual quaternion that takes chrominance as one spatial feature, and temporal information to model motion or changes across adjacent frames; a three-level video quality measure to reflect visual psychology; and the two weighting methods based on entropy and frame correlation. Our experimental validation on the video quality experts’ group (VQEG) Phase I FR-TV test dataset demonstrated that our new assessment metric outperforms PSNR, SSIM, PVQM (P8) and has high correlation with perceived video quality.  相似文献   

14.
符合人眼视觉特性的视频质量评价模型   总被引:15,自引:3,他引:12       下载免费PDF全文
视频技术的发展为其质量评价的出了新的课题,但由于评价图像质量的关键在于所用视觉模型是否符合人的感知特性,因此评价图象质量必须考虑以视觉锐度,对比度敏感度,多通道结构和掩盖特性为基础的人眼视觉特性(HVS),为了使人们对基于人眼视觉特性的视频质量评价模型研究现状有所了解,介绍了几种目前比较成功的基于HVS的视频质量评价模型,并分析和总结了它们的性能,最后展望了评价模型的发展。  相似文献   

15.
Ma  Ran  Li  Tong  Bo  Dezhi  Wu  Qiang  An  Ping 《Multimedia Tools and Applications》2020,79(43-44):31913-31930

Packet loss and error propagation induced by it are significant causes of visual impairments in video applications. Most of the existing video quality assessment models are developed at frame or sequence level, which can not accurately describe the impact of packet loss on the local regions in one frame. In this paper, we propose an error sensitivity model to evaluate the impact of a single packet loss. We also make full use of the spatio-temporal correlation of the video and analyze a set of features that directly impact the perceptual quality of videos, based on the specific situation of video packet loss. With the aid of the support vector regression (SVR), these features are used to predict the error sensitivity of the local region. The proposed model is tested on six video sequences. Experimental results show that the proposed model predicts sensitivity of videos to different packet loss cases with certain reasonable accuracy, and provides good generalization ability, which turns out outperform the state-of-art image and video quality assessment methods.

  相似文献   

16.
The quality of nighttime videos is important for consumer photography and monitoring of video clearness. However, little work has been done on the study of nighttime video quality assessment. In this paper, to the best of our knowledge, we explore the study on the nighttime video quality assessment for the first time. First, we build a real-world nighttime video quality assessment database (NVQA) containing 200 videos with abundant content and diverse distortion. Additionally, we carry out subjective tests to rate all nighttime videos in the NVQA database. Thereafter, we proposed a blind nighttime video quality assessment model based on feature fusion and conducted experiments to evaluate the performance and efficiency of our proposed model. The experiment results demonstrate that our model outperforms most traditional methods.  相似文献   

17.
18.

The ever-growing video streaming services require accurate quality assessment with often no reference to the original media. One primary challenge in developing no-reference (NR) video quality metrics is achieving real-timeliness while retaining the accuracy. A real-time no-reference video quality assessment (VQA) method is proposed for videos encoded by H.264/AVC codec. Temporal and spatial features are extracted from the encoded bit-stream and pixel values to train and validate a fully connected neural network. The hand-crafted features and network dynamics are designed in a manner to ensure a high correlation with human judgment of quality as well as minimizing the computational complexities. Proof-of-concept experiments are conducted via comparison with: 1) video sequences rated by a full-reference quality metric, and 2) H.264-encoded sequences from the LIVE video dataset which are subjectively evaluated through differential mean opinion scores (DMOS). The performance of the proposed method is verified by correlation measurements with the aforementioned objective and subjective scores. The framework achieves real-time execution while outperforming state-of-art full-reference and no-reference video quality assessment methods.

  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号