导读:本文包含了视频质量客观评价论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:立体视频,客观质量评价,部分参考,回归分析
视频质量客观评价论文文献综述
丁学东,李素梅,马瑞泽,范如[1]（2018）在《立体视频质量客观评价方法研究》一文中研究指出提出1种部分参考立体视频质量评价方法.首先,在立体视频传输系统的发送端提取参考立体视频的特征信息,将其通过无损的辅助信道传输;然后,在接收端计算失真立体视频的局部结构相似度以及清晰度,并结合运动权重得到立体视频的全局质量结构相似度指标、清晰度指标和深度结构相似度指标;最后,通过回归分析,赋予各指标不同的权重,从而建立部分参考立体视频质量客观评价模型.实验结果表明,所提立体视频质量客观评价模型与主观实验结果具有很好的一致性,而且符合人眼视觉特性,为立体视频领域的发展提供了新的理论依据.(本文来源于《南开大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
陈中钱[2]（2018）在《监控视频图像质量无参考型客观评价方法研究》一文中研究指出监控视频图像质量主观评价采用平均打分方式,需要多人参与且过程复杂,全参考型客观评价则依赖于原始图像。为了简易高效评价监控视频图像质量,提出一种无参考型客观评价算法。该算法主要基于Lab色彩空间统计各参数,计算图像噪声模糊程度、对比度和色偏程度,依据人眼主观评价确定各阈值,综合得出图像质量评价函数,并判断图像色偏是否存在。经实验验证,算法评价效果与人眼主观评价基本一致。该无参考型客观评价方式对监控视频系统图像质量评价的多样化和客观化具有一定的促进作用。(本文来源于《计量与测试技术》期刊2018年02期）
王焕玲[3]（2017）在《基于双目感知的立体视频质量客观评价方法》一文中研究指出信息时代,立体信息处理技术发展迅猛,伴随而来的是对立体影像需求的爆炸式增长。与此同时,立体影像提供商如何保证给客户提供高质量的观看体验是目前面临的一大挑战。为此,本文着眼于立体视频质量评价相关研究,在研究人类视觉系统双目特性的基础上,首先研究了与立体视频质量评价密切相关的立体图像质量评价和立体匹配技术,并建立了立体图像质量评价模型和立体匹配技术模型,随后本文从主客观两方面开展立体视频质量评价研究工作。在主观质量评价方面,针对目前立体视频质量评价公开数据库资源有限、视频样本量少,视频源拍摄场景单一的缺陷,本文建立了一个更加完备的公开立体视频质量评价数据库。本数据库视频样本量大,视频源拍摄场景丰富,包含多种分辨率的视频,并且引入了对称失真类型和非对称失真类型。因此,本数据库更加符合现实需求,并且本数据库为公开数据库,这有利于不同评价模型的性能比较和立体评价算法性能的提升。在客观质量评价方面,本文提出了基于多视图特征学习的无参考立体视频质量客观评价算法。本算法综合考虑了空域信息、时域信息和时空域交互信息。首先,在立体视频上提取双目和图及双目差图作为空域视图,对空域视图进行曲波变换,并对曲波变换系数提取局部二值模式特征作为空域特征;其次,在左右视点视频上提取光流特征作为时域特征;再次,对视频前后帧图像做差运算,得到时空交互域视图,并在曲波变换系数上提取局部二值模式特征作为时空交互特征。最后,用支持向量机将单一视图特征分别映射为客观分数值,并对叁部分客观分数值按照贡献率进行加权,作为最终的立体视频客观质量。本文首先提了全新的立体图像质量评价模型和立体匹配模型;随后建立了更加完备的公开的立体视频质量评价数据库,并综合考虑空域信息,时域信息和时空交互域信息,提出了一个准确有效的立体视频质量客观评价方法,最后在叁个立体视频库上进行了实验验证,证明了该评价体系的有效性。(本文来源于《天津大学》期刊2017-12-01）
车慧丽[4]（2017）在《基于视觉感知的视频质量客观评价方法》一文中研究指出近些年来,随着科技的飞速发展,传统的显示技术已不能满足人们的视觉需求,特别是随着互联网技术的普及,各类多媒体技术在现实生活中得到了广泛的应用,例如虚拟现实技术、视频会议、视频监控等。但是,视频在采集、存储、编码、传输和显示的过程中,由于受视频处理和通信系统的影响,都会不可避免的引入噪声或者干扰而造成视频感知质量的下降。而视频质量的下降又可以从侧面反映出视频处理系统的性能或信道传输的服务质量。因此,对这些视频进行质量评价具有重要的现实意义和应用价值。本学位论文通过研究人类视觉系统,视频质量下降的因素分析。对立体图像、平面视频和立体视频提出了客观质量评价方法。(1)考虑到人眼对立体图像的双目感知特性,提出了一种基于独眼图方向梯度直方图特征的无参考立体图像质量评价方法。首先将左右视点合成独眼图;然后,对独眼图提取方向梯度直方图特征,将图像数据库中的图像分为两部分,一部分为训练图像,另一部分作为测试图像,将训练图像提取的特征利用fisher编码提取出基于广义高斯分布的视觉字典,用训练后的视觉字典对测试图像特征进行进一步的编码;最后,将编码后的特征通过支持向量回归预测得出立体图像的客观评价值。在立体图像数据库的测试结果表明,本方法可以较准确的预测立体图像的质量。(2)考虑到人眼视觉多通道特性和视频运动信息对视频质量的影响,提出了一种无参考平面视频质量评价方法。评价视频空域质量时,对视频帧进行多尺度高斯差分分解,对分解后的各尺度图像进行基于梯度局部二值模式特征的提取。评价视频时域质量时,首先对视频进行时空域运动切片,对运动切片进行多尺度高斯分解后提取基于梯度的局部二值模式特征。提取的空域特征和时域特征利用随机森林构建基于深度神经网络的融合模型,该模型用于挖掘特征表达。本文模型在两个权威数据库上都取得了较好的表现。(3)考虑到从单视点相邻帧中提取的结构信息相关性,提出了一种立体视频质量评估方法。空域梯度对空域失真和时域局部失真同样敏感,对于立体视频的左右视点,首先结合时空域梯度特征和对图像质量评价有显着影响的颜色特征,得到单视点视频的时空域结构相似度。在时空域质量融合阶段,时空域局部质量首先通过空域融合得到单视点帧级质量值,然后再利用左右视点能量比率图加权的方法将同一时刻左右视点之间的质量值融合为立体视频单帧质量值。最后我们考虑人眼不对称追踪效应进行单帧质量融合得到最终的立体视频质量。在NAMA3DS1-COSPAD1数据库上的实验表明该方法可以准确预测立体视频质量且时间复杂度非常低。(本文来源于《宁波大学》期刊2017-05-25）
林宪峰[5]（2017）在《基于结构相似性的客观视频质量评价》一文中研究指出随着移动互联网的快速发展,视频通信逐步成为人们日常生活中传递和交流信息的重要载体,尤其现在社交媒体爆发式增长,微博、微信中存在大量的视频通信,用户在通信中对视频图像的质量要求也相应提高。然而视频图像在采集、编码、传输过程中都有可能产生失真,这时需要对呈现在用户面前的视频质量进行测试,以便优化系统,提供更好的视觉体验。从用户角度出发,主观视频质量评价更真实,但此方法要求较多的人力物力,无法应用到实际的评价系统中,效率较低,而客观的视频质量评价方法,在评价过程中不能完全符合人的主观视觉感受,研究更加符合用户真实体验的客观视频质量评价成为重要的课题。人眼的视觉系统可以提取视觉场景中的结构信息,结构相似度方法突破性的利用人眼的这一特性来评价视频图像质量,这一方法主要是通过场景中结构信息的变化来度量视频图像的失真。本文仔细研究了结构相似度理论以及具体应用过程中的方法,并在此基础上进行了两方面的改进。第一,针对结构相似度算法评估严重失真的模糊图像时效果不理想,本文提出采用直方图表现单帧图像的结构特征,单帧图像的模糊程度用直方图的集中度表征,再与运动估计结合来评价视频质量。第二,针对结构相似度算法在评价过程中没有考虑感兴趣的问题,本文把视频图像分为感兴趣区域和不感兴趣区域,由于在感兴趣区域边缘结构比较丰富,所以在此区域采用边缘结构相似度的方法,在不感兴趣区域采用结构相似度方法,最后将两个评价结果进行加权处理。这样可以区分出视频图像中的重要信息,具有很好的评价效果。实验结果表明,基于改进的结构信息和运动估计的方法在评价严重失真的视频时比单尺度的结构相似度方法有更好的效果。基于视觉感兴趣区的评价方法比其他算法更加符合人眼特性,主客观评价的一致性更好。(本文来源于《新疆大学》期刊2017-05-25）
许茹[6]（2017）在《基于时空域综合特征的立体视频质量客观评价方法》一文中研究指出伴随着立体技术的跨越式发展和立体影像的爆炸式增长,与之相匹配的立体图像和视频质量评价技术尚未形成统一的标准。为此,本文着眼于立体视频质量评价相关研究,旨在建立一个既符合人类视觉特性又行之有效的立体视频质量评价方法。立体视频质量评价应该综合考虑视频的空间特征和时间特征,因此本文首先关注视频的空间特征。结合图像评价中的经典算法NIQE,本文提出不同的视频内容对于者失真的容抗性不同,因此应该将其纳入视频质量评价评价体系。本文建立了基于视频空间特征的视频质量评价基本体系。在时域特征方面,本文分析了时域失真在视频质量评价中的重要性,以及运动特征对人眼注意力的影响。本文提出利用运动强度对空间特征进行加权整合,并引入运动连续性概念,作为视频时域质量的一个测度,将其纳入视频质量评价体系。立体视频质量评价有一个非常重要的方面是立体感的测度。本文选择双视点对应帧的差值图为立体信息的载体,利用DCT分析在差值图的变换系数分布规律和失真程度之间建立联系。这种方法直观简洁,并且能够在较小的计算代价中得到优良的效果。本文综合以上时空域特征,既考虑了立体视频的空间域特征,又考虑了时域特征,同时利用简洁的双视点对应帧差图对立体视频的立体信息受损程度进行了有效衡量,提出了一个准确有效的立体视频质量客观评价方法,并在公开的立体视频库上进行了实验验证,证明了该评价体系的合理性。(本文来源于《天津大学》期刊2017-05-01）
丁学东[7]（2016）在《基于视觉显着性的立体视频质量客观评价》一文中研究指出立体视频数据量大,这为其传输带来了巨大挑战,为了解决这一问题人们通常对立体视频进行压缩。然而压缩立体视频势必会造成其质量损伤,这又会影响到观看者的观看体验甚至有可能会对观看者的视觉系统造成伤害。所以,立体视频质量评价至关重要。运动信息是视频场景中最主要的特征。立体感是人类视觉系统将具有差异的左右视点在双目融合作用下获得的。论文针对立体视频的这些特征,提出了叁种基于运动显着性与双目融合的立体视频质量评价方法。第一种方法称为MS_VQM,第二种方法称为MSFW_VQM,第叁种方法称为MSFWMR_VQM,其中后两种方法是在第一种方法基本架构的基础上改进获得,使其更加符合人眼视觉认知习惯。MS_VQM首先依据运动显着性将图像进行区域分割,然后依据运动显着程度将分割后的区域赋予相应的显着性权重;其次,应用SSIM图像质量评价方法对分割获得的区域进行评价从而获得局部质量,再以运动显着性权重加权相应区域的局部质量从而获得单帧图像的全局质量;最后,结合人类视觉系统中的双目竞争、双目抑制现象给左右视点赋予相应的权重得到立体视频单帧客观质量,然后平均所有帧的客观质量以得到立体视频的质量。MSFW_VQM是在MS_VQM的基础上将自适应权重分配算法应用于立体视频中不同帧的权重分配上获得。自适应权重分配算法的应用不仅能够改善评价的准确性,还能够确定立体视频中对评价起决定作用的少数关键帧。MSFWMR_VQM对MSFW_VQM的关键帧利用小波变换建模视觉多通道特性,进而得到立体视频的整体质量。视觉多通道模型的应用使得评价过程更加符合人类视觉认知过程,有效的提升了评价的准确性。本文所用立体视频库共包含150段不同内容、不同损伤程度的立体视频。本文提出的立体视频质量客观评价方法MS_VQM、MSFW_VQM和MSFWMR_VQM的评价结果与主观评价结果的一致性分别达到了94%、96%和98%。实验结果表明,本文提出的立体视频质量客观评价模型不仅能够体现人类视觉特性,还能够准确的评价立体视频的质量。(本文来源于《天津大学》期刊2016-11-01）
姚军财,刘贵忠[8]（2016）在《结合人眼对比度敏感视觉特性的视频质量客观评价》一文中研究指出结合人眼对亮度、色度、对比度以及运动目标的感知特性,提出了一种基于人眼对视频内容感知的视频质量客观评价方法。该方法将视频分为空域和时域信息分别描述,并利用人眼感知特性,从视频的亮度、色度、对比度以及目标运动4个方面提取特征,计算其强度。然后以人眼对比度敏感值作为强度的权重因子求和,构建人眼感知视频内容模型。最后,分别以此模型模拟人眼感知源视频和失真后的视频,计算每对应单元的所有像素之间和运动矢量之间的强度差;以强度差作为视频质量评价的分数,构建视频质量客观评价模型。采用LIVE数据库中的6个源视频和48个测试视频进行了质量评价实验,并与视频质量专家组(VQEG)推荐的5个较好的视频质量客观评价模型进行了对比分析。结果表明:提出模型的视频质量评价结果与主观评价结果之间的线性相关性系数达到0.8705,显示了较好的一致性,评价效果优于5个典型的模型。(本文来源于《光学精密工程》期刊2016年03期）
张聪[9]（2015）在《视频质量客观评价算法研究》一文中研究指出由于网络视频应用的快速发展,数字视频逐渐走近我们的日常生活,如视频点播、数字电视、视频会议、网络流媒体视频和视频监控等。从前端视频获取设备到用户终端,为了保证视频应用服务质量和用户体验,我们需要从视频处理和传输等环节检测视频图像质量。由于视频影像最终受体往往是人眼,任何一个有生活经验的普通人都能较为准确地评价视频的清晰度、连贯性、颜色的鲜艳程度、图像饱和度等。因此人眼主观评价是最准确的视频质量评价途径。然而,对于如今巨大的视频数据量,主观视频质量评价已经力不从心。因此采用数学方法和计算机程序进行自动化视频质量评价的客观评价方法,已经成为视频质量评价领域的研究热点。客观视频质量评价方法根据算法对原始视频的依赖程度分为全参考、部分参考和无参考评价算法。本文研究重点是全参考与无参考视频质量评价算法,主要工作分为叁个部分:1.在对视频空域与时域视觉感知特性研究的基础上,引入叁维梯度相似度改进了全参考视频质量评价算法——基于时空域梯度相似度的视频质量评价算法,并将其与当前国际上的全参考视频质量评价算法进行比较,实验结果表明本算法具有较好的评价性能和较低算法复杂度;2.对国际上当前最好的通用型无参考图像质量评价算法进行综述。首先介绍了每一种算法的特征提取和质量评价原理,然后在LIVE主观质量评价数据库上对几种算法进行了仿真实验,最后定量地和定性地评价了这几种算法的性能,分析了各自算法的优势与不足;3.调研了视频监控系统中存在的常见视频空域、时域失真类型,并将通用型无参考图像质量评价算法应用到视频监控系统中,最后将客观评价结果与主观评价结果进行了对比。(本文来源于《天津大学》期刊2015-11-01）
马瑞泽,李素梅,薛超,杨建[10]（2015）在《全参考立体视频质量的客观评价方法》一文中研究指出立体视频质量评价已成为影响立体成像技术的关键问题之一。文中提出了一种立体视频质量的客观评价方法。首先提取能够反映立体视频质量的评价指标,包括亮度对比度失真、结构相似度和深度保真度,然后采用回归分析确定各评价指标对立体视频质量贡献大小的权重,进而得到各评价指标和视频质量之间的数学模型。实验结果表明,该方法与主观评价有较高的一致性,更好地体现了人眼的视觉特性。(本文来源于《信息技术》期刊2015年09期）
视频质量客观评价论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
监控视频图像质量主观评价采用平均打分方式,需要多人参与且过程复杂,全参考型客观评价则依赖于原始图像。为了简易高效评价监控视频图像质量,提出一种无参考型客观评价算法。该算法主要基于Lab色彩空间统计各参数,计算图像噪声模糊程度、对比度和色偏程度,依据人眼主观评价确定各阈值,综合得出图像质量评价函数,并判断图像色偏是否存在。经实验验证,算法评价效果与人眼主观评价基本一致。该无参考型客观评价方式对监控视频系统图像质量评价的多样化和客观化具有一定的促进作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
视频质量客观评价论文参考文献
[1].丁学东,李素梅,马瑞泽,范如.立体视频质量客观评价方法研究[J].南开大学学报(自然科学版).2018
[2].陈中钱.监控视频图像质量无参考型客观评价方法研究[J].计量与测试技术.2018
[3].王焕玲.基于双目感知的立体视频质量客观评价方法[D].天津大学.2017
[4].车慧丽.基于视觉感知的视频质量客观评价方法[D].宁波大学.2017
[5].林宪峰.基于结构相似性的客观视频质量评价[D].新疆大学.2017
[6].许茹.基于时空域综合特征的立体视频质量客观评价方法[D].天津大学.2017
[7].丁学东.基于视觉显着性的立体视频质量客观评价[D].天津大学.2016
[8].姚军财,刘贵忠.结合人眼对比度敏感视觉特性的视频质量客观评价[J].光学精密工程.2016
[9].张聪.视频质量客观评价算法研究[D].天津大学.2015
[10].马瑞泽,李素梅,薛超,杨建.全参考立体视频质量的客观评价方法[J].信息技术.2015