压缩视频图像质量客观评估模型的研究

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1、摘要摘要传统图像或视频质量的评估是通过主观实验来完成的，虽然准确性很高，但需要消耗大量的时间与人力，并且无法达到实时评估的效果，在网络视频业务中也无法应用。因此，图像质量的客观评估模型已成为研究热点，其目的在于建立与主观评估效果相当的客观算法，使之不依赖主观参与，从图像本身给出图像质量的指标。论文首先研究了数字视频压缩编码技术以及H．264和AVs视频编码标准，然后在此基础之上，分别研究了评估压缩视频质量的主观方法和客观方法。接着，通过主观实验和客观PsNR指标两种方法，比较了H．264和AVs在cIF和sD视频格式下编码图像的质量。

2、通过DscQs实验发现，在大多数测试序列上，H．264编码的图像质量略优于AVs，但在高码率段，AVs编码的图像质量已经与H．264十分接近。实验同时发现，PsNR与主观实验结果的相关性较低，不能准确地预测视频图像质量。通过主观实验对评估者感知的图像损伤类型进行了调查，结果表明图像模糊是影响图像质量的最主要的因素。鉴于图像模糊在图像质量中的重要性，本文提出了一种全参考感知图象模糊的客观评估模型FPBM。该模型首先引入了人眼视觉特性，即以csF为依据，将图像在空间频率上分解成多个频率通道；其次又引入了人眼感兴趣区域，即通过眼动实验获得了

3、观测者在观测视频序列时所关注的区域。实验分析表明，该模型预测的模糊程度与所有62个测试序列的主观模糊程度的Pearson相关系数达到O．934，表明该模型对预测视频图像的感知模糊程度具有较高的准确性。对该模型中的感兴趣区域因素的进一步分析表明，感兴趣区域因素能够显著提高图像模糊评估模型的准确性。关键词：图像质量，视频质量，视频编码，图像模糊IVAbstractSubjectiveexpe^mentsaretraditionallyusedtoevaluatetheimageorvideoquality’whichisconsidere

4、dthemostaccurateway．Butsubjectiveexpenmentsareexpensiveandtime-conSuming，andcanbehardlyimplementedforreal—timeapplications．Hence，objectiveimageorvideoquali够assessmenthasdrawnmuchattentionofworldwideresearchers，inthepurposetopresentimageorVideoqualit)requiValenttosubject

5、iveassessmentresult．Di画talvideocodingtechnologies，aswellasvideocodingstandardsH．264andAVS，arestudiedinthisthesis．Then，annlysisismadetosubiectiveassessmentandobiectiveassessmentmethodsforvideoquali啦WithrespecttoCⅢandSDfo肌atvideo，thecomparisonofvideoqualityisconduCtedbetw

6、eenH．264codedvideoandAVScodedvideobymeansofbothsubjectiveexperiments．andobjectivemeasurementofPSNR．ItisconcludedfromthesubiectiveexperimentalresultthattheH．264codedvideocanpresentbettervideoquali坶inmosttestingsequences，whilethequali付ofAVScodedvideoisequivalenttoH．264int

7、hehighbitratephase．nisalsoindicatedthatPSNRisnotaccuratelycorrelatedwithsubjectiveassessmentresult．AdditionalIy，anifaCtsperceptionisinvestigatedinthesubjectiveexperiment，inwhichblurringisconcludedtobethemostimportantartifactf．0rvideoqualit、，．Afull-referenceperceptualblu

8、Ⅲngmetricisproposed，conbininghumanvisualcharacte^sticsandregionofinterestingarea．Thehumancontrastsensitivityfu