客觀視頻質量評價方法旨在利用HVS中存在的各種視覺特性,構建客觀的數學模型評價視頻質量,盡可能的實現(xiàn)與視頻主觀質量評價結果最大程度的線性擬合效果的目的。本文提出的基于視覺感知特性的客觀全參考視頻質量評價方法是基于視覺閾值模型和視覺關注度的特性進行建模和求解的,主要的研究成果有:（1）恰可察覺失真（Just Noticeable Distortion,JND）在人類視覺系統(tǒng)（Human Visual System,HVS）中發(fā)揮著不可替代的作用,通過分析、研究JND特性,本文提出了一種基于像素域計算時-空JND模型的新方法。所提出的方法基于奇異值分解（Singular Value Decomposition,SVD）,將圖像中的有用信息和噪聲分開求解JND值。使用亮度對比度和紋理掩蔽效應計算有用易感知部分的空間JND值;根據運動信息推導出易感知信息區(qū)域時間域的JND模型。結合空間域JND和時間域JND得到有用信息部分JND模型;圖像中噪聲部分結構簡單,信息較少,通過權重參數求得噪聲部分JND值。通過融合噪聲和易感知區(qū)域部分的JND值得到最終的全局JND值。實驗結果證實了所提出的時-空JN... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

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IVP數據庫部視頻序列(a)laser(b)overbridge(f)bus(g)tube

PhaseITestSequences數據庫60Hz原始視頻序列(a)Src13(b)Src15(c)Src17(d)Src19

【參考文獻】：
期刊論文
[1]雙目立體視頻最小可辨失真模型及其在質量評價中的應用[J]. 張艷,安平,張秋聞,張兆楊.  電子與信息學報. 2012(03)

碩士論文
[1]基于視覺感知的立體圖像質量評價方法研究[D]. 孔真真.寧波大學 2014



本文編號：3318858