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时间:2020-05-15
《基于灰度共生矩阵信息融合的视频噪声识别算法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第32卷第2期计算机应用与软件V01.32No.22015年2月ComputerApplicationsandSoftwareFeb.2015基于灰度共生矩阵信息融合的视频噪声识别算法黄小童陈黎田菁张晓龙(武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065)(智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065))摘要针对视频监控图像中存在噪声的问题,利用视频中相邻两帧间差异信息可反映出视频中的噪声,结合灰度共生矩阵,提出基于灰度共生矩阵五特征信息融合的客观噪声视频识别评价方法。该方法首先对连续的两帧
2、视频进行差分运算,然后对帧差图像利用灰度共生矩阵计算图像信息熵、能量、逆差距、均值和、方差和五个特征,最后用支持向量机进行信息融合训练学习,对无参考视频噪声有效识别。实验结果表明,该方法预测识别效果较好,识别率高达95.11%,与主观识别有较好的一致性,能获得较低的漏检率和误报率。关键词视频噪声灰度共生矩阵信息融合支持向量机中图分类号TP3文献标识码ADOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2015.02.036VIDEoNoISEIDENTIFICATIoNMETHoDBASEDoNGRAYL
3、EVELCo-oCCURRENCEⅣTRⅨINFoRMATIoNFUSIoNHuangXiaotongChenLiTianJingZhangXiaolong(CollegeofComputer&据愀andTechnology,WuhanUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430065,Hubei,China)(HubeiProvinceKeyLaboratoryofIntelligentInformationProcessingandReal—timeIndustrialS
4、ystem,Wuhan430065,Hubei,China)AbstractForthenoiseinvideomonitoringimages,weproposeanobjectiverecognitionandevaluationmethodfornoisyvideowithfivefeaturesinformationfusionandonthebasisofgraylevelCO—occurrencematrix(GLCM)bymakinguseofdifferenceinformationbetween
5、twoadjoiningframesinvideowhichcanreflectthenoisesinvideoandcombiningGLCM.Themethodfirstconductsdifferentialoperationontwoconsecutiveframesofvideo,andthenappliesGLCMtoframediferenceimagetocalculatefivefeaturesoftheimageincludinginformationentropy,energy,invers
6、egap,sumofmean,andsumofvariance.Finally,itusessupportvectormachinefortrainingandlearningoftheinformationfusiontoefectivelyidentifythenoisyvideowithoutreference.Experimentalresultsshowthatandthepredictionandrecognitionefectofthismethodisquitegood,therecognitio
7、nrateachievesupto95.11%withfairlygoodconsistencywiththesubjectiverecognition,andcangetlowermissingrateandfalsepositiverate.KeywordsVideoNoiseGraylevelmatrixInformationfusionSuppo~vectormachine法分为三类。第一类是全参考法,参考视频完全可用,将失真视0引言频和参考视频进行比对,以与参考视频的接近程度来衡量失真视频的质量;第二类
8、是半参考法,仅仅知道参考视频的某些图人作为视频应用的最终获得者,使得主观质量评价成为评像特性,将失真视频和参考视频中已知的图像特性进行对比,以价视频质量最准确的办法。但是根据ITU—TBTSO0-11规定的这些特性的接近程度来衡量失真视频的质量;第三种是无参考方法进行主观质量评价,不仅要花费大量的人力和物力,而且无法,不需要参考视频,根据人类视觉特性直接对失真视频进行质法
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