检索结果-南通市图书馆

视频技术的迅速发展,尤其是3D显示技术的应用普及为满足人类的视听感知需求提供了强有力的技术支持。人类的对视觉体验的期待也越来越高,而如何评价立体图像/视频的质量是立体显示领域的一个重要研究课题。本学位论文从人类的视觉感知特征出发,着重考虑人眼的立体感知特性,建立有效、实用的立体视频客观质量评价模型。本课题以立体图像质量评价模型研究为基础提出了一种基于传统立体图像质量评价框架的评价模型。然而,为了进一步建立符合人眼感知的立体图像质量评价模型,研究更多的考虑了人眼的双目融合和双目竞争特性,并提出了另一种更为符合人眼双目感知特性的立体图像质量评价模型。并考虑视频的时域信息冗余,结合视频质量评价中人眼时域感知的特性,建立了基于运动感知的时域质降加权模型。综合双目感知特性的立体图像质量评价模型以及时域质降模型,得到最终的立体视频质量评价模型。（1）对立体图像的研究是立体视频研究的基础,与立体视频相似,立体图像同样涉及到人眼立体感知的过程。通过分析人类视觉系统的多通道视觉感知特性,以及图像的奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）特性,结合符合人眼感知的信息熵加权,建立了一种立体图像质降参考（Reduced-Reference,RR）质量评价模型。利用左右视点质量与立体深度质量两部分相结合的方案,将原始左右视点图像以及左右视点的绝对差值图进行小波分解处理,并利用SVD求取质降特征,结合信息熵加权,求得立体图像质量。该模型在宁波大学立体图像库中的测试应用结果表现优异,对于库中的五类不同特性的失真类型,尤其是对各失真类型的混合失真都有较好的评价效果,利用该模型得到的客观值与主观值之间相关性高,表明该模型对于立体图像质量的评价十分有效。（2）考虑到人眼对立体图像感知过程中的双目融合和双目竞争特性,建立了一种基于内部生产机制（internal generative mechanism,IGM）的图像分解以及双目融合的立体图像质降参考质量评价模型。首先利用人眼的IGM机制,将立体图像分为双目融合部分和双目竞争部分。其次,根据双目融合部分和双目竞争部分的不同特性,将左右融合部分融合成独眼图,并提取独眼图和双目竞争部分的RR特征,度量双目融合部分质量以及双目竞争质量。最后,加权双目融合部分和双目竞争部分的质量,得到立体图像的客观质量。将该模型在LIVE3D图像库进行实验测试,结果表明,对于各类失真类型,其客观评价结果与立体库主观立体图像质量有很好的相关系数,特别是针对所有失真类型的总体评价结果较好。（3）结合立体图像质量评价模型,考虑到人眼对时域运动感知的特性以及立体视频感知过程中的双目融合和双目竞争特性,建立一种基于时域质降帧提取的立体视频RR质量评价模型。首先分析视频的运动特性,根据不同运动剧烈程度的视频片段,采取不同策略选取质降帧进行后续的质量评价。其次,利用人眼的内部生成机制,结合立体图像模型的双目融合部分和双目竞争部分。然后,根据双目融合部分和双目竞争部分的不同特性,分别提取RR特征,获取双目融合部分和双目竞争部分的质量因子。最后,加权双目融合部分和双目竞争部分的质量,得到立体质降帧的客观质量,并利用时域运动剧烈程度加权质降帧得到最终的立体视频质量。将该模型在NAMA3DS1-COSPAD1高清立体视频库上对H.264视频压缩失真进行实验测试。结果表明,其评价结果与主观立体视频质量相关性较高,线性相关系数CC（Correlation Coefficient）系数指达到了0.9487。

关键词：立体视频质量评价双目视觉特性质降参考时域质降帧独眼图

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基于视觉感知的立体视频客观质量评价研究

基于视觉感知的立体视频客观质量评价研究

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作者：宋洋宁波大学

学位级别：硕士

立体视频包含左右视点两个视频,观看时能够给观看者带来更为身临其境的观看体验,因此也吸引了越来越多的学者的关注,并逐渐成为视频通信领域的研究热点。在立体视频通信系统之中,立体视频质量评价技术则是其关键技术之一。因此,立体视... 详细信息

立体视频包含左右视点两个视频,观看时能够给观看者带来更为身临其境的观看体验,因此也吸引了越来越多的学者的关注,并逐渐成为视频通信领域的研究热点。在立体视频通信系统之中,立体视频质量评价技术则是其关键技术之一。因此,立体视频质量评价技术的研究对于立体视频系统的发展有着积极的推动作用。本学位论文从图像质量评价方法出发,通过研究人眼视觉特性以及立体视频本身所存在的特点,建立了两种立体视频客观质量评价方法。其中,具体研究内容如下:(1)从立体视频质量的构成来看,图像质量是其重要组成部分之一。本文中,通过研究分形编码(Fractal Coding)的过程,利用其中的图像自相似性(Self-similarity)理论,提出一种基于自相似性的半参考图像质量评价方法。该方法利用分形编码中拼贴误差(Collage Error)这一变量作为判断图像失真程度的特征,通过度量参考图像与失真图像各块之间拼贴误差的改变程度并将其作为各块的质量,之后利用显著性对各块质量进行加权,从而得到整体图像质量。在德克萨斯大学奥斯汀分校建立的图像测试库(LIVE数据库)上进行准确性试验,主客观图像质量之间的线性相关系数(Linear Correlation Coefficients,LCC)均达到0.92以上,Spearman秩相关系数(Spearman Rank Order Correlation Coefficients,SROCC)基本达到0.9以上,均方根误差(Rooted mean square error,RMSE)在6以下。实验结果表明该半参考图像质量评价方法在节约带宽(拼贴误差数据量为参考图像数据量的1/64或1/128)的同时,能较为准确地预测图像客观质量。(2)针对目前对于视频质量评价方法中时域信息描述困难的问题,提出来一种基于三维小波变换(Three Dimensional-Discrete Wavelet Transform,3D-DWT)的立体视频质量评价方法。首先利用双树复小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DT-CWT)模拟人类视觉细胞,对立体视频中左右视点进行融合,从而得到双目融合视频,然后利用三维小波变换对双目融合视频中的各帧组进行变换分解并计算各帧组质量,最后根据各帧组亮度以及运动程度等特征对帧组质量进行加权得到双目融合视频质量,并将其作为立体视频质量。在NAMA3D立体视频数据库上进行准确性试验,主客观立体视频质量之间的LCC超过0.92,SROCC超过0.91,RMSE保持在5左右。实验证明该方法与人眼视觉一致性较高,能客观预测立体视频质量。(3)由于视频图像的清晰度不断增加,视频图像通信系统中所需传输的数据量越来越大。同时,实际视频通信系统中往往无法获得任何参考视频图像的信息。针对于这样的问题,利用自然图像小波系数的分布形态所包含的特征,本文中提出了一种基于小波系数分布特征的无参考图像质量评价方法。由于自然图像小波变换后得到小波系数呈近似稳定分布(a-stable Distribution),因此该方法利用其概率密度函数(Probability Density Function,PDF)的参数作为分布特征。同时,通过子带间分布特征的关系提取分布特征向量,并利用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的方式训练得到预测模型,从而提出了无参考的图像质量评价方法。该方法预测得到的图像客观质量与主观质量之间的LCC和SROCC均达到0.9以上,RMSE保持在6.5以下。准确性指标表明该方法在无需参考图像的情况下,能够较为准确的预测图像质量,具有较高的应用价值。(4)由于视频小波系数与图像小波系数有相似的分布形态,因此在之前无参考图像质量评价方法基础上,考虑到立体视频所具有的特点,本文提出了一种基于小波系数分布特征的无参考立体视频质量评价方法。该方法利用三维小波变换(Three Dimensional Discrete Wavelet Transform,3D-DWT)得到视频序列中较重要帧组的小波系数,同时分别提取立体视频序列对中左右视点的分布参数特征,通过SVR的方式建立预测函数,得到立体视频质量。对该方法在NAMA3D数据库中测试得到的LCC和SROCC达到0.85以上,RMSE在0.65以下。实验结果证明该方法客观质量评价性能较好。

关键词：质量评价立体视频质量评价自相似三维小波变换小波系数分布

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基于视觉感知的视频质量客观评价方法研究

基于视觉感知的视频质量客观评价方法研究

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作者：朱宏宁波大学

学位级别：硕士

随着多媒体技术的进步和逐步推广，平面视频/立体视频正成为人们获取信息的重要媒介之一。然而，视频的传输和压缩过程中不可避免的会引入失真，这些失真严重影响了消费者主观感知。因此，研究视频质量评价方法是重要并且必要的。本文... 详细信息

随着多媒体技术的进步和逐步推广，平面视频/立体视频正成为人们获取信息的重要媒介之一。然而，视频的传输和压缩过程中不可避免的会引入失真，这些失真严重影响了消费者主观感知。因此，研究视频质量评价方法是重要并且必要的。本文通过研究人眼视觉特性，建立相应的视觉感知模型来实现视频质量的客观评价。具体研究内容如下： (1)分析人眼基于频率的敏感性以及频率对图像构成的影响，提出一种基于频域视频质量评价方法。该方法首先利用离散余弦变换(Discrete CosineTransformation, DCT)变换在频域进行子图像分割，并提取人眼敏感的低频子图像和中频结构子图像进行评价得到视频空域质量;然后，考虑人眼时域不对称感知和基于失真帧的敏感性这两大时域感知特性，利用低通函数和最差情况加权策略建立时域感知模型，并应用于视频空域质量的时域加权上。实验结果表明，该评价方法的CC(Correlation Coefficient)系数达0.7976，SROCC(Spearman Rank Order CorrelationCoefficients)系数达0.7843，这说明该评价方法具有很好的评价性能，与主观感知的一致性较优。 (2)分析人眼基于内容的敏感性，并在此基础上提出基于区域划分的视频质量评价方法和基于感知的视频质量评价方法。前者对视频帧图像进行区域划分，并根据人眼基于内容的敏感性赋予不同区域不同权值进行加权，同时结合时域感知特性进行时域融合;后者在前者的基础上，进一步结合恰可察觉失真(JustNoticeable Distortion, JND)提取失真边缘区域作为感兴趣区域并给予感知加权，同时结合时域感知模型进行时空融合。实验结果表明，基于区域划分的视频质量评价方法的CC系数达0.7383，SROCC系数达0.7204，与主观感知的一致性较好;基于感知的视频质量评价方法的CC系数达0.8268，SROCC系数达0.8242，这说明基于感知的评价方法评价性能优秀，与主观感知的一致性较好。 (3)针对压缩失真的特性进行分析，并在特性分析的基础上提出面向压缩失真的立体视频质量评价方法。该方法包括左右视点评价模型和深度感知评价模型两部分：左右视点评价模型通过提取显著点，并利用JND提取感兴趣区域进行感知加权，同时考虑立体掩蔽效应进行视点间融合;深度感知评价模型利用视差空间图表征深度感知，利用三维离散小波变换(Three-Dimensional Discrete WaveletTransformation,3D-DWT)提取中低频结构信息并进行评价。实验结果表明，该方法的CC系数达0.92以上，SROCC系数达0.91以上，特别是JPEG2000失真的CC系数达0.95以上。这说明该方法对于压缩失真，特别是对于JPEG2000压缩失真，具有突出的评价性能，与主观感知具有较好的一致性。

关键词：视频质量评价立体视频质量评价人眼视觉特性恰可察觉失真深度感知

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人类视觉特性立体视频评价模型

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作者：段燕娜吉林大学

学位级别：硕士

随着立体视频技术的不断发展，如何有效地评价立体视频的质量将是研究的热点和难点。立体视频的质量评价是感知与显示的基础，也是立体视频系统设计的依据。立体视频质量的主观评价方法虽然能够与人的主观感知结果一致，但因其稳定性差... 详细信息

随着立体视频技术的不断发展，如何有效地评价立体视频的质量将是研究的热点和难点。立体视频的质量评价是感知与显示的基础，也是立体视频系统设计的依据。立体视频质量的主观评价方法虽然能够与人的主观感知结果一致，但因其稳定性差，可移植性差，耗时长，费用高，在实际应用中会受到很大的限制。而现有的客观评价方法主要考虑了图像信息的损失程度，很少关注立体图像的主观感知，因而不能真实地反映视频质量的优劣。首先，本文简单阐明了人类视觉系统的基本特性，及心理学与生理学方面对其立体感与深度信息感知的影响;然后，介绍了传统视频质量的几种主客观评价方法，并分析了它们的优缺点;然后简单介绍了小波变换相关理论。由于人是视频信息的最终接受者，所以评价视频质量优劣的关键在于其是否符合人类视觉系统的主观感受。本文在分析视觉对比敏感度、视觉多通道结构、亮度非线性和视觉掩蔽效应等几种人类视觉特性的基础上，提出了基于视觉多通道结构和对比度敏感度特性的立体视频质量评价方法。方法的具体描述如下：基于人类视觉多通道结构与对比度敏感度特性的立体视频质量客观评价方法。该评价方法是基于立体图像对的差值信息的。该方法对立体视频的质量分两个方面进行评价即立体视频质量评价和立体感质量评价。首先分别对立体视频序列每帧的视点对进行多分辨率分解，分别计算各个空间频率子带的结构相似度;利用对比敏感度函数的非线性带通特性对各个评价指标进行加权调制;最后通过融合左、右视图的评价指标获得最终的立体视频客观评价指标。其次通过对左右视图的差值图像进行评价，获得立体感的评价尺度。人类深度感知的立体视频质量客观评价方法。该评价方法是基于立体图像对的视差信息的。本文采用一维窗的立体匹配方法提取视差信息，它可以将匹配的范围限定在立体图像对对应的水平扫描线上，且通过一次扫描就可以同时获得左、右视差信息，提高了匹配效率，降低了计算量。对获得的视差图进行多分辨率分解后，计算各空间频带指标的的相关系数，获得视差信息的评价指标，最后将立体视频质量评价指标和视差信息评价指标进行融合得到最终的立体视频质量评价指标。实验结果表明，本文提出的基于视觉多通道结构与对比度敏感度的立体视频质量评价方法易于实现，计算简单。本文在充分考虑人眼基本特性后所提出的客观评价指标与人类主观评价值的相关性比传统的PSNR方法更好，能够更好的体现立体视频的质量以及立体感的优劣，与人眼主观感受的一致性更高。

关键词：人类视觉特性立体视频质量评价多分辨率分解多通道结构对比度敏感度

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