显著度和运动特性加权的视频质量评价方法

发布时间：2018-04-30 12:39

  本文选题：人眼视觉系统 + 显著区域　； 参考：《数据采集与处理》2017年05期

【摘要】：进行客观视频质量评价时,为了与主观评价结果尽可能一致,需要考虑视频的动态特性和人眼观看的视觉特性,因此本文提出一种基于显著区域和运动特性加权的视频质量评价方法。该评价指标基于传统的结构相似性指数(Structural similarity index measurement,SSIM)方法并在此基础上作了改进。首先通过频谱分析得到空域显著度,通过视觉注意模型并结合运动特性获取时域显著度,并根据时、空显著度动态融合得到帧级显著度。以帧级显著度加权SSIM指数,便可得到整个视频帧的质量评价指标。在LIVE VQA标准数据集上的实验结果表明,该评价指标更加接近于人眼对视频质量的主观评价值。
[Abstract]:In objective video quality evaluation, in order to be consistent with subjective evaluation results, the dynamic characteristics of video and the visual characteristics of human eyes should be considered. Therefore, this paper proposes a video quality evaluation method based on salient region and motion characteristics weighted. The evaluation index is based on the traditional structural similarity index measurement method and improved. Firstly, spatial saliency is obtained by spectrum analysis, temporal salience is obtained by visual attention model combined with motion characteristics, and frame level saliency is obtained by dynamic fusion of spatial salience. The quality evaluation index of the whole video frame can be obtained by weighted SSIM index at frame level. The experimental results on the LIVE VQA standard data set show that the evaluation index is closer to the subjective evaluation value of video quality.
【作者单位】： 深圳信息职业技术学院可视媒体处理与传输深圳市重点实验室;深圳大学信息工程学院;
【基金】：深圳信息职业技术学院校级科研培育项目(QN201718)资助项目 深圳市科技计划项目(JCYJ20160608151239996)资助项目
【分类号】：TN919.8

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本文编号：1824589