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1、傳統(tǒng)圖像或視頻質(zhì)量的評(píng)估是通過(guò)主觀實(shí)驗(yàn)來(lái)完成的,雖然準(zhǔn)確性很高,但需要消耗大量的時(shí)間與人力,并且無(wú)法達(dá)到實(shí)時(shí)評(píng)估的效果,在網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)中也無(wú)法應(yīng)用。因此,圖像質(zhì)量的客觀評(píng)估模型已成為研究熱點(diǎn),其目的在于建立與主觀評(píng)估效果相當(dāng)?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(biāo)。 論文首先研究了數(shù)字視頻壓縮編碼技術(shù)以及H.264和AVS視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),然后在此基礎(chǔ)之上,分別研究了評(píng)估壓縮視頻質(zhì)量的主觀方法和客觀方法。接著,通
2、過(guò)主觀實(shí)驗(yàn)和客觀PSNR指標(biāo)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(guò)DSCQS實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在大多數(shù)測(cè)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(shí)驗(yàn)同時(shí)發(fā)現(xiàn),PSNR與主觀實(shí)驗(yàn)結(jié)果的相關(guān)性較低,不能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)視頻圖像質(zhì)量。通過(guò)主觀實(shí)驗(yàn)對(duì)評(píng)估者感知的圖像損傷類型進(jìn)行了調(diào)查,結(jié)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(píng)估模型FPBM。該模型首先引入了人眼視覺(jué)特性,即以CSF為依據(jù),將圖像在空間頻率上分解成多個(gè)頻率通道;其次又引入了人眼感興趣區(qū)域,即通過(guò)眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)獲得了觀測(cè)者在觀測(cè)視頻序列時(shí)所關(guān)注的區(qū)域。實(shí)驗(yàn)分析表明,該模型預(yù)測(cè)的模糊程度與所有62個(gè)測(cè)試序列的主觀模糊程度的Pearson相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.934,表明該模型對(duì)預(yù)測(cè)視頻圖像的感知模糊程度具有較高的準(zhǔn)確性。對(duì)該模型中的感興趣區(qū)域因素的
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