【摘要】：如何準(zhǔn)確有效的評價立體視頻質(zhì)量對于視頻通信系統(tǒng)的發(fā)展有著重要的作用。本文著重于從單視點(diǎn)相鄰幀中提取的結(jié)構(gòu)信息相關(guān)性提出了一種立體視頻質(zhì)量評估方法�？沼蛱荻葘沼蚴д婧蜁r域局部失真同樣敏感,對于立體視頻的左右視點(diǎn),首先結(jié)合時空域梯度特征和對圖像質(zhì)量評價有顯著影響的顏色特征,得到單視點(diǎn)視頻的時空域結(jié)構(gòu)相似度。在時空域質(zhì)量融合階段,時空域局部質(zhì)量首先通過空域融合得到單視點(diǎn)幀級質(zhì)量值,然后再利用左右視點(diǎn)能量比率圖加權(quán)的方法將同一時刻左右視點(diǎn)之間的質(zhì)量值融合為立體視頻單幀質(zhì)量值。最后考慮人眼不對稱追蹤效應(yīng)進(jìn)行單幀質(zhì)量融合得到最終的立體視頻質(zhì)量。在NAMA3DS1-COSPAD1數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)表明該方法可以準(zhǔn)確預(yù)測立體視頻質(zhì)量且時間復(fù)雜度非常低。
【圖文】：

光電工程2016年11月http://www.gdgc.ac.cn86圖3可以看出，當(dāng)SROCC取最大值時，參數(shù)和分別為0.06和0.5，以此確定出和的值。2.2性能比較為了定量分析該立體視頻質(zhì)量評價方法，文中根據(jù)視頻質(zhì)量專家(VQEG)PhaseItest報告，采用文獻(xiàn)[12]中介紹的Logistic函數(shù)將各客觀評價算法評價結(jié)果非線性回歸到主觀評價結(jié)果(DMOS)空間，然后采用秩相關(guān)系數(shù)(SROCC)標(biāo)準(zhǔn)來衡量各評價算法的性能，用來測定客觀評價算法結(jié)果相對主觀評價結(jié)果的單調(diào)性。將本文中提出的評價方法和7種著名的質(zhì)量評價算法，包括4種全參考圖像質(zhì)量評價算法：PSNR、SSIM[13]、VIF[14]、MS-SSIM[15]和3種全參考視頻質(zhì)量評價算法：VQM[16]、RVQM[17]、PARMENIA[18]，在NAMA3D數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行評價性能的比較，四種圖像質(zhì)量評價方法通過簡單的幀質(zhì)量平均加權(quán)用于視頻質(zhì)量評價中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。由表可知，在所有的失真類型中，表1中的所有方法對于JPEG2K失真視頻的評價值都是最高的，，多種失真類型的復(fù)合增加了評價的難度，所以表1中的方法對于復(fù)合失真視頻的評價值都不高。本文提出的方法對NAMA3D數(shù)據(jù)庫整體失真視頻的評價效果要優(yōu)于對比算法，特別是對于JPEG2K失真類型，其SROCC可達(dá)到0.94，而對于H.264壓縮失真類型，其評價性能稍遜于VQM和VIF，VQM利用統(tǒng)計學(xué)原理模擬實(shí)際的人眼視覺系統(tǒng)并提取人眼可以感知的多種圖像特征值，雖然本文的方法只考慮了亮度、色度和時空域結(jié)構(gòu)信息，但SROCC值也可達(dá)到0.83，表明本文算法對于該失真類型也是有效的。本文所提出的方法對下采樣、銳化及其復(fù)合失真視頻的評價值要高于其對比算法，證明本文提出的方法還是比較符合人眼視覺感知的。2.3復(fù)雜度對比為了比較本文提出的算法與其他7種經(jīng)典的質(zhì)量評價算法的復(fù)雜度，對NAMA3D數(shù)?

乃惴ǘ雜詬檬д胬?型也是有效的。本文所提出的方法對下采樣、銳化及其復(fù)合失真視頻的評價值要高于其對比算法，證明本文提出的方法還是比較符合人眼視覺感知的。2.3復(fù)雜度對比為了比較本文提出的算法與其他7種經(jīng)典的質(zhì)量評價算法的復(fù)雜度，對NAMA3D數(shù)據(jù)庫中一個1920×1080的400幀的視頻序列進(jìn)行測試。7種經(jīng)典算法均由Matlab實(shí)現(xiàn)，代碼均來自原作者，我們提出的方法也用Matlab實(shí)現(xiàn)，沒有經(jīng)過任何優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)在ALIENWARE筆記本(Intel(R)Core(TM)i7-4900CPU@2.80GHz,32GRAM，Windows764-bit,MATLABR2012b)上進(jìn)行，其結(jié)果如圖4。顯而易見，本文提出的算法復(fù)雜度較低，運(yùn)行時間僅是PSNR的5倍，和MS-SSIM相當(dāng)，與其評價性能相當(dāng)?shù)腣IF的時間復(fù)雜度是本文提出方法的6倍。3結(jié)論本文通過結(jié)合時空域結(jié)構(gòu)信息，提出了一種簡單高效的立體視頻質(zhì)量評價方法。首先通過時空域梯度同時檢測空域失真和時域失真，結(jié)合顏色信息計算時空域結(jié)構(gòu)相似度，然后通過空域融合分別得到立體視表1各種評價方法在NAMA3D數(shù)據(jù)庫不同失真類型上的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圖3參數(shù)α，β與SROCC的關(guān)系Fig.3Therelationshipofα，βandSROCC0.950.850.752.0RSOCC1.51.00.5β000.04
【作者單位】： 寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;南京大學(xué)計算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61271270) 浙江省自然科學(xué)基金(LY15F010005)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2550850