無參考視頻平滑度評價方法的研究.pdf

1、隨著移動終端的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的越來越成熟，網(wǎng)絡(luò)多媒體應(yīng)用得到了飛速的發(fā)展。視頻已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)多媒體系統(tǒng)中成為重要組成部分，因此對視頻質(zhì)量的要求也日益嚴(yán)格。視頻平滑度是衡量視頻質(zhì)量的重要參考標(biāo)準(zhǔn)，本文針對視頻平滑度提出一種評價算法。
　　常見視頻質(zhì)量問題一種是由于網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量差或者受到各種干擾，導(dǎo)致視頻在傳輸過程中出現(xiàn)了視頻信息誤碼；另一種是由于時間久遠(yuǎn)，限制與當(dāng)時的存儲技術(shù)，存影像資料由于播放次數(shù)過多造成劃傷，片基變形等諸多原因造成視頻中

2、出現(xiàn)問題，本文重點介紹了馬賽克問題和斑點問題。此外，還重點研究了圖像常見的特征以及提取特征的方法分類。
　　人眼的直接觀察是評價視頻質(zhì)量最準(zhǔn)確的方法，視頻的抖動（即視頻的平滑度）是視頻質(zhì)量的另外一個重要參考標(biāo)準(zhǔn)，目前學(xué)術(shù)界針對上述常見問題引起的質(zhì)量問題進(jìn)行研究，大多集中在對視頻中的馬賽克、斑點問題進(jìn)行檢測，但對于視頻的平滑度信息研究還很少。視頻平滑度的好壞直接決定了視頻的質(zhì)量，因此本文提出了無參考視頻平滑度的評價方法對視頻的平滑度

3、評估來完善補(bǔ)充對視頻質(zhì)量的評價。該方法使用ORB特征對視頻幀進(jìn)行描述，使用FLANN算法進(jìn)行相鄰兩幅視頻幀特征點的匹配篩選，再結(jié)合二維運(yùn)動模型對相鄰兩幀圖片的運(yùn)動參數(shù)進(jìn)行估計，繼而得到視頻序列的平移軌跡和旋轉(zhuǎn)軌跡，對軌跡進(jìn)行高斯濾波除去其隨機(jī)抖動成分，對剩余成分計算其抖動次數(shù)，來完成對視頻平滑度的評價。實驗結(jié)果表明，該算法能夠有效地對視頻中的抖動進(jìn)行檢測而實現(xiàn)無參考的對視頻平滑度做出評價。本方法不僅僅是使用了圖片的信息，而且重點利用了視