1 南京工程学院 计算机工程学院江苏南京267
2 西安交通大学 信息与通信工程学院陕西西安710049
通过分析和研究视频内容特征、编解码失真特征和传输时延特征对视频质量评价的影响，结合人眼视觉特性及其数学模型，提出了一种综合考虑传输和编解码失真的基于内容感知的无参考视频质量评价方法，并构建其数学模型。在该方法中，首先采用视频帧图像纹理复杂性特征、图像的局部对比度、时域信息及其视觉感知来描述视频内容，构建其内容感知模型，并以此探讨视频内容及其视觉感知对视频质量的影响；然后，探讨比特率与视频质量之间的关系，构建其模型，研究视频比特率对其质量的影响；接着，结合视频传输时延特征，构建了由于传输时延失真而产生的视频质量下降的质量评价模型；最后，采用凸优化方法综合3个方面的模型，提出了一种综合考虑视频内容、编解码失真、传输时延失真和视觉特性的无参考视频质量评价模型。并采用多个建立的视频数据库和开源数据库中的数据和视频进行了测试验证，并与17种现有视频质量评价模型进行了性能对比；结果表明，所提模型的精度Pearson相关系数和Spearman秩序相关系数值最小分别能够达到0.877 3和0.833 6，最大可以实现0.938 3和0.943 8，表现出了较好的泛化性能，且复杂度比较低。综合模型精度、泛化性能、复杂性3个方面的性能参数表明，所提模型是一个性能比较优异的视频质量评价模型。
视频质量评价 人类视觉特性 视频内容 亮度和色度 传输时延 Video Quality Assessment（VQA） human visual system characteristics video contents luminance and chrominance transmission delay 光学 精密工程
2022, 30(22): 2923
陕西理工大学 物理与电信工程学院, 陕西 汉中 723000
为了使图像压缩后的效果更加符合人眼感知特性, 提出了一种结合人眼对比度敏感视觉特性的图像压缩算法。算法首先结合视觉特性和图像变换域频谱系数特征, 提出一种图像的角频率的计算方法, 并依据计算的角频率提出一种人眼觉察图像最小误差阈值的计算方法; 然后以此阈值作为量化步长, 提出一种图像变换域频谱系数的量化方法; 最后采用霍夫曼编码算法进行编解码, 实现图像的压缩。并对三幅彩色图像进行了仿真实验, 结果表明: 与JPEG技术相比, 三幅彩色图和各分量图的平均压缩比、PSNR和SSIM依次提高了10.480 7%、6.987 9%和2.649 4%。表明提出的结合人眼视觉特性的图像压缩算法是一种较好的、有实用价值的压缩算法。
图像压缩 人眼视觉特性 空间频率 结构相似度 image compression human visual system characteristics spatial frequency structural similarity index measurement
1 西安交通大学 电子与信息工程学院, 陕西 西安 710049
2 陕西理工学院 物理与电信工程学院, 陕西 汉中 723000
结合人眼对亮度、色度、对比度以及运动目标的感知特性, 提出了一种基于人眼对视频内容感知的视频质量客观评价方法。该方法将视频分为空域和时域信息分别描述, 并利用人眼感知特性, 从视频的亮度、色度、对比度以及目标运动4个方面提取特征, 计算其强度。然后以人眼对比度敏感值作为强度的权重因子求和, 构建人眼感知视频内容模型。最后,分别以此模型模拟人眼感知源视频和失真后的视频, 计算每对应单元的所有像素之间和运动矢量之间的强度差; 以强度差作为视频质量评价的分数, 构建视频质量客观评价模型。采用LIVE数据库中的6个源视频和48个测试视频进行了质量评价实验, 并与视频质量专家组(VQEG)推荐的5个较好的视频质量客观评价模型进行了对比分析。结果表明：提出模型的视频质量评价结果与主观评价结果之间的线性相关性系数达到0.8705, 显示了较好的一致性, 评价效果优于5个典型的模型。
人眼视觉特性 视频质量评价 亮度 色度 对比度 相关系数 human visual system characteristics video quality assessment brightness chroma contrast correlation coefficients
