圖像模糊度檢測在客觀視頻質(zhì)量評價中的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，多媒體技術(shù)在現(xiàn)實生活中得到了廣泛的應(yīng)用，例如視頻打印、視頻博客和視頻會議等等。但是，由于采集系統(tǒng)、處理算法和傳輸設(shè)備的影響，視頻在采集、處理和傳輸?shù)倪^程中，通常會由于噪聲或干擾而導(dǎo)致視頻質(zhì)量下降。而相關(guān)處理系統(tǒng)的優(yōu)劣和傳輸信道的質(zhì)量可通過視頻質(zhì)量的好壞直接反映，故對視頻質(zhì)量進行評價具有非常重要的意義和價值。
　　不論是壓縮編碼造成信息的丟失、還是網(wǎng)絡(luò)傳輸中誤碼或丟幀引起的失真，都會造成視頻中模糊度的出現(xiàn)，因此對

2、視頻中模糊度的檢測非常重要，本文在此基礎(chǔ)上研究了圖像模糊度檢測在客觀視頻質(zhì)量評價中的應(yīng)用，主要成果如下：
　　(1)設(shè)計和實現(xiàn)了視頻主觀評價平臺
　　視頻評價分為主觀評價和客觀評價，視頻的最終觀測者是人，故主觀評價的結(jié)果準(zhǔn)確度最高，且可以用于驗證客觀評價算法的優(yōu)劣，本文研究了現(xiàn)有播放器的特點，并根據(jù)其需求分析，設(shè)計并實現(xiàn)了視頻主觀評價平臺，實驗結(jié)果表明，該平臺易于操作，可方便測試者打分和研究人員統(tǒng)計分值。
　　(2)全

3、參考模糊度比值算法
　　該算法先使用邊緣檢測得到視頻每一幀圖像的垂直邊緣圖，然后計算其模糊度值，再將原始視頻和失真視頻模糊度值在坐標(biāo)中標(biāo)出，一般情況下，有點狀、線狀和散點分布三種，最后使用三種方案：均值、線性回歸和最小包容圓對其分布進行擬合，實驗結(jié)果表明，這三種方案所得的客觀評價結(jié)果和主觀評價值均有較好的吻合度。
　　(3)視頻模糊度動態(tài)優(yōu)化算法
　　邊緣檢測是模糊度檢測重要環(huán)節(jié)，對模糊度檢測的結(jié)果起著非常重要的作用，

4、本文研究了邊緣檢測的經(jīng)典算法和其不足之處，提出了基于動態(tài)閾值的邊緣檢測算法，然后再結(jié)合改進的全參考模糊度比值算法中的三種計算模型的適用情況，提出了評價模型動態(tài)優(yōu)化算法，實驗結(jié)果表明，視頻模糊度動態(tài)優(yōu)化計算算法的評價結(jié)果可和主觀評價結(jié)果取得較高的吻合度。
　　本文研究了圖像模糊度在視頻質(zhì)量評價中的應(yīng)用，提出了一種全參考模糊度比值算法和視頻模糊度動態(tài)優(yōu)化算法，提高了視頻客觀評價結(jié)果和其主觀結(jié)果的吻合度，即提高的客觀評價結(jié)果的準(zhǔn)確率，對