一种基于时空域结构的立体视频质量评价方法

发布时间：2019-10-18 01:57

【摘要】：如何准确有效的评价立体视频质量对于视频通信系统的发展有着重要的作用。本文着重于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著影响的颜色特征,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。
【图文】：

光电工程2016年11月http://www.gdgc.ac.cn86图3可以看出，当SROCC取最大值时，参数和分别为0.06和0.5，以此确定出和的值。2.2性能比较为了定量分析该立体视频质量评价方法，文中根据视频质量专家(VQEG)PhaseItest报告，采用文献[12]中介绍的Logistic函数将各客观评价算法评价结果非线性回归到主观评价结果(DMOS)空间，然后采用秩相关系数(SROCC)标准来衡量各评价算法的性能，用来测定客观评价算法结果相对主观评价结果的单调性。将本文中提出的评价方法和7种著名的质量评价算法，包括4种全参考图像质量评价算法：PSNR、SSIM[13]、VIF[14]、MS-SSIM[15]和3种全参考视频质量评价算法：VQM[16]、RVQM[17]、PARMENIA[18]，在NAMA3D数据库上进行评价性能的比较，四种图像质量评价方法通过简单的帧质量平均加权用于视频质量评价中，实验结果如表1所示。由表可知，在所有的失真类型中，表1中的所有方法对于JPEG2K失真视频的评价值都是最高的，，多种失真类型的复合增加了评价的难度，所以表1中的方法对于复合失真视频的评价值都不高。本文提出的方法对NAMA3D数据库整体失真视频的评价效果要优于对比算法，特别是对于JPEG2K失真类型，其SROCC可达到0.94，而对于H.264压缩失真类型，其评价性能稍逊于VQM和VIF，VQM利用统计学原理模拟实际的人眼视觉系统并提取人眼可以感知的多种图像特征值，虽然本文的方法只考虑了亮度、色度和时空域结构信息，但SROCC值也可达到0.83，表明本文算法对于该失真类型也是有效的。本文所提出的方法对下采样、锐化及其复合失真视频的评价值要高于其对比算法，证明本文提出的方法还是比较符合人眼视觉感知的。2.3复杂度对比为了比较本文提出的算法与其他7种经典的质量评价算法的复杂度，对NAMA3D数?

乃惴ǘ杂诟檬д胬?型也是有效的。本文所提出的方法对下采样、锐化及其复合失真视频的评价值要高于其对比算法，证明本文提出的方法还是比较符合人眼视觉感知的。2.3复杂度对比为了比较本文提出的算法与其他7种经典的质量评价算法的复杂度，对NAMA3D数据库中一个1920×1080的400帧的视频序列进行测试。7种经典算法均由Matlab实现，代码均来自原作者，我们提出的方法也用Matlab实现，没有经过任何优化。实验在ALIENWARE笔记本(Intel(R)Core(TM)i7-4900CPU@2.80GHz,32GRAM，Windows764-bit,MATLABR2012b)上进行，其结果如图4。显而易见，本文提出的算法复杂度较低，运行时间仅是PSNR的5倍，和MS-SSIM相当，与其评价性能相当的VIF的时间复杂度是本文提出方法的6倍。3结论本文通过结合时空域结构信息，提出了一种简单高效的立体视频质量评价方法。首先通过时空域梯度同时检测空域失真和时域失真，结合颜色信息计算时空域结构相似度，然后通过空域融合分别得到立体视表1各种评价方法在NAMA3D数据库不同失真类型上的SROCC值Table1SROCCresultsofdifferentassessmentmetricsonNAMA3DdatabaseforseparatedegradationtypesPSNRSSIMMS-SSIMVIFVQMRVQMPARMENIAProposedH.264(30degradation)0.56040.72570.61120.87360.88040.60120.64640.8327JPEG2K(40degradation)0.79160.88540.84480.90430.93490.82080.75010.9466Reductionresolutionsharpeningandtheircombination(30degradation)0.41110.26650.65410.70870.75130.62890.60150.7969Alldata(100degradation)0.58960.67450.76240.90670.84280.71760.79340.9106图3参数α，β与SROCC的关系Fig.3Therelationshipofα，βandSROCC0.950.850.752.0RSOCC1.51.00.5β000.04
【作者单位】： 宁波大学信息科学与工程学院;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61271270) 浙江省自然科学基金(LY15F010005)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2550850