基于时域处理的视频质量评价方法

目的利用人眼视觉系统时域处理机制开发视频质量评价算法。方法利用人眼视觉系统的饱和与不对称感应原理,对连续帧质量变化进行限制,然后对单帧质量进行时域处理产生视频质量指标。结果提出84个视频质量评价指标(包括12种单帧估计和7种时域处理方法)。结论单帧质量评估方式的优劣对于视频质量评价算法的整体性能至关重要,所有性能良好的视频质量评价算法均基于与主观质量高度吻合的图像质量评价方法;表现最好的视频质量评价模型分别是利用百分位数、明可夫斯基求和,加权明可夫斯基求和与本地L帧的最大值作为时域处理方法。     

视频图像质量评价综述

图像质量评价方法的研究是视频监控系统的基础技术之一。该文综合论述视频图像质量的主观评价法和客观评价法。主观评价方法主要通过人的观看对图像质量进行评价,适合视频图像质量的评价;但是,该方法受人的主观因素和观察环境客观因素的影响较大,因此评价结果的稳定性较差,不能应用于实时传输的场合。该文对目前比较常用的均方误差法、信噪比...     

一种基于S-CIELAB的图像质量评价模型

在图像质量评价中加入人眼视觉系统特性能够提高其评价性能。S—CIELAB是一个在考虑了人眼视觉系统的空间模糊特性基础上计算彩色图像色差的模型。文章研究了采用S—CIELAB模型来评价图像质量的方法，对JPEG2000压缩图像与原图像失真度的预测结果与视觉评价基本一致。     

点云质量评价挑战与关键技术研究

近年3D数据采集和处理技术快速发展,点云作为一种典型的3D媒体数据类型引起越来越多的关注,其在无人驾驶、混合现实、测绘和医学影像等多个领域的发展上起到了巨大作用.与传统的图像、视频类似,点云在计算处理过程中会不可避免的引入各种失真,因此,合理准确的点云质量评价模型尤为重要.本文首先分析点云质量评价存在的挑战与困难;然后从点云主观实验方法、数据库构建和客观模型设计三个方面阐述研究现状;针对其关键技术进行分析和探索,并介绍本团队在点云主观质量评价标准化、数据库构建和客观模型设计上取得的阶段成果和未来展望.     

基于加权结构相似度的图像融合质量评价

利用结构信息理论,提出了基于加权结构相似度的图像融合质量评价方法.该方法充分考虑了图像的结构信息和人眼的视觉特性,无需标准参考图像,可以为不同场合下选择不同的算法提供依据.不同融合算法的质量评价结果表明该方法是有效的.     

Watermarking for Image Based on Visual Masking

首先分析了人眼视觉系统的特性,提出了一种利用人眼视觉掩蔽效应,以获得较好鲁棒性和不为人眼所感知的数字水印方法.实验结果表明,这一方法具有较好的特性.最后结合实验给出了对彩色图像进行数字水印处理的方法.     

一种失真模糊图像的质量评价方法

目前的图像质量评价方法很难有效地评价失真模糊图像,其评价结果往往不符合人眼主观评价.为了寻求评价准确的方法,设计一种改进的结构相似度评价方法.考虑到小波分解能够模拟对比敏感度特性,利用不同空间频带的小波系数进行CSF特性加权,分别对待测试图像和参考图像提取出人眼感兴趣的中高频信息,然后进行结构相似度对比,以克服SSIM方法不能对失真图像有效评价的缺陷.经实验验证,该方法的评价结果比传统方法更符合主观评价.     

双域无参考视频质量评价算法

为了提高视频质量评价的精确度,降低计算复杂度,提出了一种双域无参考视频质量评价算法.在压缩域,利用从码流中提取的编码信息,结合视频内容复杂度来计算视频相似度;在像素域,结合人类视觉系统的特性,通过块效应和模糊效应评估来计算视频失真度;最后,综合视频相似度和失真度得出视频客观质量.文中选用LIVE Video QualityDatabase对算法效果进行了评估,结果表明:该算法的预测精确性和单调性分别达到0.801 3和0.786 1,优于全部10种对比的视频客观质量评价方法;同时,该算法具有较低的计算复杂度,可以满足实时应用要求.     

基于图像分类的自适应图像水印新算法

随着网络多媒体技术的不断发展,版权保护问题变得十分重要。数字水印是实现版权保护的一种非常有效的方法,已经成为目前学术界研究的热点。文中提出了一种新的DCT域自适应数字图像水印算法,它利用图像子块特征分类结果对水印嵌入强度进行自适应调节,从而在确保水印不可见性的同时有效地增强了水印的强度,算法还综合运用了Arnold置乱变换,进一步增强了水印的安全性。实验结果表明,该算法对一些常见的信号处理操作如JPEG压缩、加噪、滤波、剪切等有较强的鲁棒性。     

基于直方图和HVS特性的混沌加密信息隐藏技术研究

该文提出了一种基于直方图和HVS视觉特性的混沌加密信息隐藏算法,并给出了算法的详细实现方案.根据HVS(人眼视觉系统)视觉特性,人眼对低灰度区和高灰度区的敏感度较差,对中灰度区的敏感度较好.因此,本算法利用图像直方图中低灰度值区和高灰度值区的多个概率最大点来隐藏信息;并首先利用混沌系统Logistic映射产生的位序列对待隐藏信息进行加密以增加秘密信息的安全性.试验结果表明该方法不仅可以进行较大容量的信息隐藏,而且还有较好的隐藏效果.     

一种新的视频质量评价中帧对齐算法

在全参考或者部分参考的视频质量评价算法中,由于视频序列在传输过程中总会存在丢帧、跳帧、停滞等现象,因此在视频质量评价之前进行的帧对齐处理是非常重要的步骤.提出了一种新的帧对齐算法,该方法在国际电信联盟(ITU)的ITU-T J.244和J.247的基础上,对源视频和劣化视频序列进行预处理和相关特征参数的提取,并采用类似滑动窗口的原理对二者进行相似度的运算,根据运算结果可判断是否达到帧对齐.结果表明,该方法可以明显甄别出视频序列相应帧的对齐情况,算法简单、实时性较好,具有一定的实用价值.     

基于小波变换的无参考视频质量评价

无参考视频质量评价算法均是针对特定的失真类型,但一个失真视频中往往有多种失真类型存在,仅对某种特定的失真进行评价无法全面反映出视频质量;鉴于此,基于小波变换提出了一种能够对多种失真类型进行综合评价的图像质量评价算法;最后,通过亮度和运动估计帧加权的方式将上述方法扩展到视频质量评价中;实验证明了本方法具有较高的评价准确性。     

IPTV图像质量的测量与监测

本文简要介绍了IPTV图像质量受损的原因以及目前已有的图像质量测量监测仪器,然后提出了初步的IPTV视频图像质量测量解决方案.这个方案是基于缩减参考帧模型的,首先提取出视频图像的特征参数,然后根据原始视频序列和受损视频序列之间特征参数值的差值,来对这些差值进行计算和变换,得到足以表征图像受损情况的一个数值.     

水质评价数学模式的探讨

本文对水质评价中所应用的污染指数法、分级评价法、概率统计法和模糊数学法模式进行了具体分析和比较,同时提出了污染指数的改进公式和图解加权法.     

考虑丢包特性的无参考网络视频质量评估模型

针对相同丢包率条件下不同的包丢失集中度对视频质量影响不同的问题,提出一种考虑丢包特性并且不需要对视频解码的无参考网络视频质量评估模型.首先依据码流信息在压缩域计算视频的时域复杂度,然后在压缩域计算包丢失集中度和包丢失率对视频质量的影响因子.考虑到人眼视觉系统的空域掩盖效应和时域掩盖效应,进而提出由于丢包引起的视频质量下降的视频质量评估模型.该模型不需要对视频进行完全解码,具有资源开销小、实时性好的特点,适合对实时传输的视频流进行质量评估.实验结果表明,使用该视频质量评估模型测得的视频包丢失质量评分与其主观质量评分有很好的一致性,相比于国际标准G.1070中的丢包视频质量评价模型,无参考网络视频质量评价模型与主观质量评价的相关性平均提高了6.18%.     

一种改进的XYZ视频编码算法

XYZ视频编码算法是一种三维DCT变换算法,由于量化后非零系数不集中,导致压缩率不高．提出了一种改进的XYZ视频编码算法,对变换后的数据采用一种更合理的扫描顺序,可以使量化后非零系数相对集中,在不损失压缩质量的前提下提高了视频文件的压缩率．     

流媒体技术中的数据压缩

对多媒体数据压缩领域内的主要的工作方法和机制进行了比较和分析，同时也对这些领域将来的发展方向进行探讨。     

Image and Video Quality Assessment Using Neural Network and SVM

An image and video quality assessment method was developed using neural network and support vector machines （SVM） with the peak signal to noise ratio （PSNR） and the structure similarity indexes used to describe image quality. The neural network was used to obtain the mapping functions between the objective quality assessment indexes and subjective quality assessment. The SVM was used to classify the images into different types which were accessed using different mapping functions. Video quality was assessed based on the quality of each frame in the video sequence with various weights to describe motion and scene changes in the video. The number of isolated points in the correlations of the image and video subjective and objective quality assessments was reduced by this method. Simulation results show that the method accurately accesses image quality. The monotonicity of the method for images is 6.94% higher than with the PSNR method, and the root mean square error is at least 35.90% higher than with the PSNR.     

基于视频监控应用的视频压缩

介绍了视频服务器的组成及常见的图像压缩标准，通过深入研究H．263视频压缩算法，提出了基于视频监控应用的三点改进。研究了DCT／IDCT快速算法，并直接采用MMX实现了DCT／IDCT和运动向量估计等大运算量模块，完整地实现了整套基于H．263的软件监控系统。