低碼率視頻質(zhì)量評價與檢測.pdf

1、隨著社會進(jìn)入信息化的時代，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)的過程中會產(chǎn)生各種各樣的失真，為了用最少的資源提供最好的視覺質(zhì)量，在采集、處理和傳輸?shù)冗^程中經(jīng)常需要對視頻圖像的質(zhì)量，尤其是一些低碼率視頻進(jìn)行評價，以便得到高質(zhì)量的視頻圖像。目前情況下，評價視頻質(zhì)量主要有2類方法，一類是主觀評價方法，一類是客觀評價方法。主觀評價雖然能夠較真實(shí)地反應(yīng)人對視頻的視覺感受，但是需要

2、投入大量的人力、物力，過程繁瑣耗費(fèi)時間，并且測試結(jié)果因人因時而異，易發(fā)生主觀偏差，不具有擴(kuò)展性。然而傳統(tǒng)的客觀評價方法，如峰值信噪比和均方誤差，評價的結(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)在視頻評價中的應(yīng)用，改進(jìn)了基于結(jié)構(gòu)相似性

3、的視頻質(zhì)量評價方法。
　　在數(shù)字視頻通信中，用戶最為關(guān)心的對視頻失真評價指標(biāo)為塊效應(yīng)和噪聲。塊效應(yīng)的檢測和噪聲的檢測對于視頻質(zhì)量評價時相當(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)量評價方法，并命名為BNSSIM算法。其分別對視頻幀進(jìn)行塊效應(yīng)檢測和噪聲檢測，然后融合塊效應(yīng)算子和噪聲算子對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。
　　對于視頻中常見的

4、缺陷檢測，本文主要進(jìn)行了馬賽克的檢測，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的視頻馬賽克方法。首先，使用Canny邊緣檢測方法檢測圖像的邊緣，其次對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)來判斷是否為馬賽克宏塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了