视频质量的主客观评估方法研究

介绍了目前存在的各种视频质量的主、客观评估方法，并分析了其各自的优缺点和应用环境，最后展望了视频质量评估的研究热点。     

IPTV视频质量评价技术综述

IPTV作为数字视频的一个重要业务,其提供的视频质量对于用户来说非常重要。如何对IPTV系统提供的数字视频质量进行评价是近年来研究的热点和难点。本文介绍了视频质量主观评价方法和客观评价方法的研究进展,分析了无参考度量技术,对比各种算法、视频质量评价的标准化状况,总结了IPTV视频质量评价的难点和研究方向。     

基于视频自然统计特性的无参考移动终端视频质量评价

针对无线网络中压缩编码及无线丢包等因素对移动终端视频的降质影响,在分析视频相邻帧差信号空-时感知统计特性的基础上,该文提出一种基于视频自然统计特性的无参考移动终端视频质量评价(NMVQA)算法。进行视频帧差空-时自然统计规律分析,确定移动终端视频失真类型对视频相邻帧差系数统计特性的影响;计算水平、垂直、主对角线和副对角线方向的帧差相邻系数乘积分布参数的时域统计特性;以多尺度帧差相邻系数的时域统计特性相关程度来衡量移动终端视频失真程度。在LIVE移动视频数据库上的实验结果表明,该文所提算法的结果与主观评价具有较好的一致性,能够准确反映人类对视频失真程度的视觉感知效果,可为实时在线调节信源码率和无线信道参数提供参考依据。     

移动多媒体广播无参考视频质量客观评价

重点研究了基于解压域的移动多媒体广播无参考视频质量客观评价方法,对不同测试序列在不同压缩码率下的受损图像进行了块效应和模糊度的算法分析,并利用线性加权的方法估计视频质量客观评价值.试验结果表明,采用的无参考客观评价值与全参考的PSNR值具有较强相关性,可用于终端用户的视频质量评价.     

基于指标融合的HDR视频质量评价算法

高动态范围(High Dynamic Range,HDR)视频具有更广的动态范围、更大的对比度以及更逼真的色彩,为人们带来了更具沉浸感的视觉体验.针对HDR视频的质量评价方法成为当下的研究热点.对此,介绍HDR视频质量评价的研究背景和研究现状,分析亟待解决的研究难点,设计并实现一个基于机器学习多指标融合的无参考HDR视...     

多媒体视频通信的技术与标准

多媒体通信要求主各方遵循一定的标准,以保证设备的互通和用户对厂商的自由选择。有关多媒体视频通信的业界标准多是由ＩＴＵ－Ｔ制定,现已包括Ｈ．３２０、Ｈ．３２３和Ｈ．３２４等。Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｔｅｌ公司在这些标准的制定工作中起到了相当大的作用,并开发出了一系列提高音频和视频传输质量的信号处理算法,用于其先进的视频会议系统中。     

无参考视频通信业务质量客观评价方法综述

近年来,多媒体通信业务飞速发展,对多媒体通信的传输和接收质量进行实时评价和监测有助于端到端业务质量的管理和控制。对视频通信业务质量的评价可通过主观和客观两个方面展开,主要介绍无参考视频质量客观评价方法。首先介绍视频通信中常见的损伤类型,然后分别详细阐述基于像素级、比特流级和混合参数级三种模型的研究现状及相应的标准化进程。     

压缩视频感觉质量的计算

论文提出了基于视觉特性、视频内容和模糊学的压缩视频感觉质量计算方法.方法的核心是利用视觉掩蔽特性.论文分析了与压缩视频质量有关的视觉特性及视频图像内容特性,提出了视觉掩蔽计算结构及用模糊学方法进行视觉阈值提升的计算方法,并给出了感觉峰值信噪比的压缩视频质量的计算方法,因而该方法使压缩视频质量的度量更符合人的视觉特性.     

非线性与多媒体中的视频

随着计算机软硬件的快速发展,视频信号也逐步成为电脑中的重要数据。非线性编辑系统就是以计算机为核心的电视节目编辑制作系统,同时视频信号作为多媒体教材的一个重要媒体形式也经常在电脑里出现。一个是电视机,一个是电脑显示器,两个看起来极相似的显示装置,由于其显示方式、制式的不同,往往在制作上有一定的差异。本文试图阐述非线性编辑和多媒体制作中的视颇特点以及制作技巧,以使我们的制作水平上一个新台阶。     

基于人类视觉系统的数字水印技术研究

数字水印技术是将水印信号隐藏在数字图像、声音、文档、图书、视频等数字产品中,目前比较典型的图像和视频数字水印方法是利用人类视觉系统(HVS)的空间频率特性来折衷水印的知觉透明性和鲁棒性,利用HVS相关特性,可以构建数字水印理论框架,从而给出相应的定义,即利用水印嵌入算法E,将由水印生成算法G生成的水印W嵌入到多媒体数据X中,保证不引起X的质量下降,即保证水印化数据Xw和原始数据X具有知觉相似性。并且,利用提取算法D,能够从Xw中提取出水印W*,满足W*和W等价。     

基于人类视觉系统的图像感知哈希算法

图像感知哈希(Perceptual Hashing)是一门新兴技术,它通过对图像感知信息的简短摘要和基于摘要的匹配,来支持图像的认证和识别,具有广泛的应用前景.目前关于图像感知哈希的研究主要集中在图像特征的提取上,但是特征的选择缺乏对人眼视觉特性的考虑.本文从不同的侧面提出几种基于人类视觉系统的图像感知哈希算法.通过这几种算法之间和已有传统算法之间的测试比较,结果表明考虑了人眼视觉特性的图像感知哈希算法在鲁棒性和区分性上能够得到提高,算法给出的感知距离度量更符合人的主观感受.     

感知哈希综述

 感知哈希(Perceptual Hashing),是多媒体数据集到感知摘要集的一类单向映射,即将具有相同感知内容的多媒体数字表示唯一地映射为一段数字摘要,并满足感知鲁棒性和安全性.感知哈希为多媒体内容识别、检索、认证等信息服务方式提供安全可靠的技术支撑.本文在人类感知模型(Human Perceptual Model)的基础上,明确了感知哈希的定义、性质和一般性描述.并对目前感知哈希的典型算法、应用模式以及评测基准等进行了综述,指出了感知哈希未来的研究方向.     

夜视融合图像质量主观评价方法

为建立通用、客观的融合图像质量评价方法,在分析图像质量主观评价方法基础上,研究了融合图像质量主观评价对象、评价条件、评价指标和数据处理等关键环节,结合目标探测识别与场景理解两个典型的视觉任务,提出了目标可探测性和细节可分辨性两个主观评价指标,并研究了图像整体感知质量与这两个指标的相关性。对3种不同场景的微光与红外融合图像,采用9种融合方法获得的189幅融合图像的统计分析结果显示,细节可分辨性和图像整体感知质量相关性好,而目标可探测性虽然和图像整体感知质量相关性较差,但在基于具体视觉任务的融合图像质量评价过程中,仍可作为有效评价指标之一。     

基于视觉感知特性的红外图像质量评价方法

根据红外成像特点,设计了一种基于视觉感知特性的红外图像质量评价算法。该算法结合人眼视觉和红外图像的结构信息对图像的失真程度进行描述,通过提取图像的边缘特征、对比度特征,然后利用视觉显著模型对特征进行差异融合,从而实现对红外失真图像的质量评测。实现结果表明,本文方法可对失真红外图像进行有效评价,与传统方法相较,此评价指标与人眼主观感知更一致。     

融合显著图和保真图的全参考图像质量评价

提出一种融合显著图(SM)和保真图(FM)的全参考图 像质量 评价算法,用于评价质降图像的失真度。利用亮度和色度的相似度提取质降图像相对于 参考图像的FM;对参考图像进行区域划分、全局显著性提取和纹理边缘补充得到SM,将SM与 质降图像的FM融合得到基 于感知的显著保真图(PSM),计算质降图像的客观评价得分。在标准数据库上的实验结果表 明,本文方法与主观评价能够很好保持一致,并对LIVE图像库中的5种失真图像均有很好的 表现。     

基于全局与局部感知特征的三维彩色点云质量评价

作为物理对象在三维空间的有效表示方法,三维彩色点云可以提供丰富的沉浸式视觉体验,但在其获取、处理、编码传输等各环节会引入失真,从而导致其视觉质量下降.因此,如何监测彩色点云的视觉质量是一个亟待解决的重要问题.本文将三维彩色点云投影到二维平面,提出了一种基于全局与局部感知特征的彩色点云视觉质量评价方法.首先,将三维彩色点云转化为彩色纹理投影图与几何投影图.然后,根据三维彩色点云的纹理与几何失真在其投影图中的不同表象,分别描述并提取其失真特征;其中,在彩色纹理投影图中提取全局颜色与局部纹理特征,在几何投影图中提取全局与局部几何特征.最后,将所有全局和局部感知特征构成最终的特征向量预测彩色点云的视觉质量.在两个主观评价数据库(SJTU-PCQA、CPCD2.0)进行测试的实验结果表明,所提出方法在性能上优于13个现有代表性视觉质量评价方法,与主观感知质量有更好的一致性.     

图像质量评价的研究现状与发展

目前互联网应用与多媒体通信已成为信息世界的主流,数字图像在获取、压缩编码、存储或传输过程中存在不同程度的退化而影响视觉效果,因此图像质量的评价具有重要的理论和实际意义.梳理了目前国内外图像质量评价的最新研究成果,并对其进行归类、分析、研究与评述.在此基础上,提出图像质量评价的发展方向与研究展望.     

一种基于小波分析的部分参考型图像质量评价方法

部分参考型图像质量客观评价方法已经成为图像质量评价领域研究的热点之一。该文利用视觉感知特性,通过统计图像经小波分解后视觉感知系数在各子带中的变化情况,提出了一种基于小波分解的部分参考型图像质量评价方法。该方法与经典的RR-WISM(Reduced-Reference image quality assessment using Wavelet-domain natural Image Statistic Model)方法相比,主观感知的相关系数平均提高3%,主观感知的离出率平均降低6%,传输数据量减少50%,计算代价大大降低。实验结果表明提出的方法与主观感知有很好的一致性。