壓縮視頻圖像質(zhì)量客觀評估模型的研究.pdf

1、傳統(tǒng)圖像或視頻質(zhì)量的評估是通過主觀實驗來完成的，雖然準確性很高，但需要消耗大量的時間與人力，并且無法達到實時評估的效果，在網(wǎng)絡視頻業(yè)務中也無法應用。因此，圖像質(zhì)量的客觀評估模型已成為研究熱點，其目的在于建立與主觀評估效果相當?shù)目陀^算法，使之不依賴主觀參與，從圖像本身給出圖像質(zhì)量的指標。 論文首先研究了數(shù)字視頻壓縮編碼技術以及H.264和AVS視頻編碼標準，然后在此基礎之上，分別研究了評估壓縮視頻質(zhì)量的主觀方法和客觀方法。接著，通

2、過主觀實驗和客觀PSNR指標兩種方法，比較了H.264和AVS在CIF和SD視頻格式下編碼圖像的質(zhì)量。通過DSCQS實驗發(fā)現(xiàn)，在大多數(shù)測試序列上，H.264編碼的圖像質(zhì)量略優(yōu)于AVS，但在高碼率段，AVS編碼的圖像質(zhì)量已經(jīng)與H.264十分接近。實驗同時發(fā)現(xiàn)，PSNR與主觀實驗結果的相關性較低，不能準確地預測視頻圖像質(zhì)量。通過主觀實驗對評估者感知的圖像損傷類型進行了調(diào)查，結果表明圖像模糊是影響圖像質(zhì)量的最主要的因素。 鑒于圖像模糊

3、在圖像質(zhì)量中的重要性，本文提出了一種全參考感知圖象模糊的客觀評估模型FPBM。該模型首先引入了人眼視覺特性，即以CSF為依據(jù)，將圖像在空間頻率上分解成多個頻率通道；其次又引入了人眼感興趣區(qū)域，即通過眼動實驗獲得了觀測者在觀測視頻序列時所關注的區(qū)域。實驗分析表明，該模型預測的模糊程度與所有62個測試序列的主觀模糊程度的Pearson相關系數(shù)達到0.934，表明該模型對預測視頻圖像的感知模糊程度具有較高的準確性。對該模型中的感興趣區(qū)域因素的