低碼率視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)與檢測(cè).pdf

1、隨著社會(huì)進(jìn)入信息化的時(shí)代，多媒體通信滲入到了人們生活的方方面面，應(yīng)用變得日益廣泛。然而，視頻圖像數(shù)據(jù)在采集、壓縮、處理、傳輸、恢復(fù)的過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生各種各樣的失真，為了用最少的資源提供最好的視覺(jué)質(zhì)量，在采集、處理和傳輸?shù)冗^(guò)程中經(jīng)常需要對(duì)視頻圖像的質(zhì)量，尤其是一些低碼率視頻進(jìn)行評(píng)價(jià)，以便得到高質(zhì)量的視頻圖像。目前情況下，評(píng)價(jià)視頻質(zhì)量主要有2類方法，一類是主觀評(píng)價(jià)方法，一類是客觀評(píng)價(jià)方法。主觀評(píng)價(jià)雖然能夠較真實(shí)地反應(yīng)人對(duì)視頻的視覺(jué)感受，但是需要

2、投入大量的人力、物力，過(guò)程繁瑣耗費(fèi)時(shí)間，并且測(cè)試結(jié)果因人因時(shí)而異，易發(fā)生主觀偏差，不具有擴(kuò)展性。然而傳統(tǒng)的客觀評(píng)價(jià)方法，如峰值信噪比和均方誤差，評(píng)價(jià)的結(jié)果不一定與人的主觀感受一致，因此研究更符合人的主觀感受的視頻質(zhì)量客觀評(píng)估方法顯得更為必要。
　　結(jié)構(gòu)相似性理論認(rèn)為，自然圖像是高度結(jié)構(gòu)化的，而人類視覺(jué)系統(tǒng)高度適合提取圖像中的結(jié)構(gòu)信息。本文深入研究了結(jié)構(gòu)相似性理論及實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)相似度的SSIM指數(shù)在視頻評(píng)價(jià)中的應(yīng)用，改進(jìn)了基于結(jié)構(gòu)相似性

3、的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。
　　在數(shù)字視頻通信中，用戶最為關(guān)心的對(duì)視頻失真評(píng)價(jià)指標(biāo)為塊效應(yīng)和噪聲。塊效應(yīng)的檢測(cè)和噪聲的檢測(cè)對(duì)于視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)時(shí)相當(dāng)重要的。在塊效應(yīng)度量和噪聲度量的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了SSIM視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，并命名為BNSSIM算法。其分別對(duì)視頻幀進(jìn)行塊效應(yīng)檢測(cè)和噪聲檢測(cè)，然后融合塊效應(yīng)算子和噪聲算子對(duì)SSIM算法進(jìn)行改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，BNSSIM方法比PSNR及SSIM等方法的有效性和準(zhǔn)確性更高。
　　對(duì)于視頻中常見的

4、缺陷檢測(cè)，本文主要進(jìn)行了馬賽克的檢測(cè)，馬賽克是數(shù)字電視節(jié)目中常見的一種視頻缺陷現(xiàn)象，會(huì)造成視頻質(zhì)量的下降，因此在視頻序列中有效地定位并修復(fù)馬賽克塊變得越來(lái)越重要。鑒于宏塊是視頻圖像中最小的同步單位，而馬賽克是以宏塊為單位出現(xiàn)的，本文提出了一種基于宏塊邊緣檢測(cè)的視頻馬賽克方法。首先，使用Canny邊緣檢測(cè)方法檢測(cè)圖像的邊緣，其次對(duì)二值化的邊緣圖像以宏塊為單位進(jìn)行遍歷，確定宏塊的實(shí)邊，最后依據(jù)宏塊的邊數(shù)來(lái)判斷是否為馬賽克宏塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了