非主观值训练的盲视频质量评价算法

针对现有基于机器学习的无参考视频质量评价方法中需要利用大量主观评价分值进行训练,导致复杂度高的问题,提出一种非主观值训练的盲视频质量评价算法.首先,利用高斯差分滤波器提取视频结构特征矢量,通过计算与质量感知中心的距离,来评估视频空域感知质量;然后,利用聚类算法获取对运动矢量进行分类的阈值,进而得到运动感知因子;最后,结合视频空域感知质量和运动加权因子得到视频客观质量.实验结果表明:该算法在LIVE video quality数据库中对视频质量预测的单调性和精确性分别达到了0.817,7和0.828,5,优于对比的其他盲视频质量评价算法;同时,该算法计算复杂度低,易于实现.     

考虑丢包特性的无参考网络视频质量评估模型

针对相同丢包率条件下不同的包丢失集中度对视频质量影响不同的问题,提出一种考虑丢包特性并且不需要对视频解码的无参考网络视频质量评估模型.首先依据码流信息在压缩域计算视频的时域复杂度,然后在压缩域计算包丢失集中度和包丢失率对视频质量的影响因子.考虑到人眼视觉系统的空域掩盖效应和时域掩盖效应,进而提出由于丢包引起的视频质量下降的视频质量评估模型.该模型不需要对视频进行完全解码,具有资源开销小、实时性好的特点,适合对实时传输的视频流进行质量评估.实验结果表明,使用该视频质量评估模型测得的视频包丢失质量评分与其主观质量评分有很好的一致性,相比于国际标准G.1070中的丢包视频质量评价模型,无参考网络视频质量评价模型与主观质量评价的相关性平均提高了6.18%.     

H.264/AVC网络视频编码失真评估的比特流层模型

为了实现对采用H.264/AVC标准编码的网络视频质量的实时监测,提出一种评估视频编码质量的比特流层模型.该模型无需完全解码,只通过简单解析视频的量化参数、编码比特率以及运动矢量等信息评估视频流质量.首先,通过主观评估实验分析确定量化参数与视频编码失真的基本关系模型,然后利用量化参数和编码比特率预测视频的空间复杂度,利用运动矢量信息预测视频的时间复杂度,并结合空域掩盖效应和时域掩盖效应建立起一个能够反映人视觉特性的视频质量评估模型.实验结果表明,与解析码流的无参考网络视频质量评估模型相比,利用该模型得到的客观质量分数与主观质量分数的皮尔森相关系数提高了0.0160,均方根误差下降了0.0797.     

H.264/AVC中基于感兴趣区域的计算资源的优化分配算法

H.264/AVC视频编码标准在获得更高压缩效率的同时是以编码复杂度的提升为代价的。视频编码算法的高计算复杂度对于实时视频通信以及计算资源有限的应用场合都是巨大的挑战。该文提出了一种基于感兴趣区域的计算资源的优化分配算法。该方法利用人眼对图像不同区域敏感度的差异,根据不同区域的特点确定不同的计算复杂度级别和编码参数集合,将更多的计算资源优先分配给感兴趣区域,实现了计算资源的优化分配。实验结果表明:与标准算法相比,该算法在保证图像主观质量的同时减少了35%左右的编码时间,而客观质量仅下降平均0.2dB左右。     

基于背景消除的小波域视频质量评价模型

为降低视频质量评价的复杂度并提高准确度,提出一种基于背景消除的小波域视频质量评价模型(BSWQ).首先,利用小波分解计算边缘系数相似性来获取全局质量;其次,以背景消除法提取视频帧组的失真和运动信息来构建时空域视频块,通过对视频块的边缘系数相似性加权获取每个帧组的质量,然后利用最差质量汇聚策略获取视频序列的局部质量;最后,将全局质量和局部质量求均值开方的倒数得到总体的客观质量.分别在LIVE和CSIQ视频库上对所提算法进行测试,与经典的评价方法 MOVIE相比,BSWQ的SROCC值平均提高了4.2%,,并且复杂度是MOVIE的0.77%,.     

立体视频质量客观评价方法研究

提出1种部分参考立体视频质量评价方法.首先,在立体视频传输系统的发送端提取参考立体视频的特征信息,将其通过无损的辅助信道传输;然后,在接收端计算失真立体视频的局部结构相似度以及清晰度,并结合运动权重得到立体视频的全局质量结构相似度指标、清晰度指标和深度结构相似度指标;最后,通过回归分析,赋予各指标不同的权重,从而建立部分参考立体视频质量客观评价模型.实验结果表明,所提立体视频质量客观评价模型与主观实验结果具有很好的一致性,而且符合人眼视觉特性,为立体视频领域的发展提供了新的理论依据.     

用于H.264/AVC水印嵌入的低复杂度误差补偿算法(英文)

直接在H.264/AVC比特流中嵌入水印可以极大地提高水印算法的效率,但是由此而引入的传播误差效应会使视频质量严重降低。针对该问题,提出一种低复杂度的误差补偿算法来消除传播误差。该算法中,水印被嵌入到量化之后的DCT系数中,利用一个新的误差预测模块对当前块进行误差计算,然后将其动态补偿到当前块以消除传播误差对视频质量的影响。实验结果表明,所提出的算法具有低复杂度、高视频质量以及较小比特率增加等优点,可以应用于实时的视频水印嵌入方案。     

用于H.264/AVC水印嵌入的低复杂度误差补偿算法

直接在H.264/AVC比特流中嵌入水印可以极大地提高水印算法的效率, 但是由此而引入的传播误差效应会使视频质量严重降低。针对该问题, 提出一种低复杂度的误差补偿算法来消除传播误差。该算法中, 水印被嵌入到量化之后的DCT系数中, 利用一个新的误差预测模块对当前块进行误差计算, 然后将其动态补偿到当前块以消除传播误差对视频质量的影响。实验结果表明, 所提出的算法具有低复杂度、高视频质量以及较小比特率增加等优点, 可以应用于实时的视频水印嵌入方案。     

一种新的视频质量评价中帧对齐算法

在全参考或者部分参考的视频质量评价算法中,由于视频序列在传输过程中总会存在丢帧、跳帧、停滞等现象,因此在视频质量评价之前进行的帧对齐处理是非常重要的步骤.提出了一种新的帧对齐算法,该方法在国际电信联盟(ITU)的ITU-T J.244和J.247的基础上,对源视频和劣化视频序列进行预处理和相关特征参数的提取,并采用类似滑动窗口的原理对二者进行相似度的运算,根据运算结果可判断是否达到帧对齐.结果表明,该方法可以明显甄别出视频序列相应帧的对齐情况,算法简单、实时性较好,具有一定的实用价值.     

基于相对编辑相似度的近似重复视频检索和定位

为有效对近似重复视频进行检索和定位,提出了一种基于相对编辑相似度的检索和定位算法.算法包括基于局部特征的视频编码和基于相对编辑相似度的在线检索和定位两部分.基于局部特征的视频编码首先提取数据库视频的关键帧,然后在关键帧中提取Root-SIFT特征描述符并应用层次K-Means聚类算法构建词典,之后将关键帧量化至词袋模型的单词并编码.基于相对编辑相似度的在线检索和定位首先对查询视频进行编码,然后应用相对编辑相似度算法,筛选近似重复视频并对近似重复片段进行定位.实验结果表明,LD算法比Yeh等提出的算法在平均F₁评价准则上效果要高8.55%,并且NDCR降低为原来的29%,效果提升明显.      

基于小波变换的无参考视频质量评价

无参考视频质量评价算法均是针对特定的失真类型,但一个失真视频中往往有多种失真类型存在,仅对某种特定的失真进行评价无法全面反映出视频质量;鉴于此,基于小波变换提出了一种能够对多种失真类型进行综合评价的图像质量评价算法;最后,通过亮度和运动估计帧加权的方式将上述方法扩展到视频质量评价中;实验证明了本方法具有较高的评价准确性。     

基于JMVC的立体视频场景突变检测算法

采用单视图运动矢量与立体视频中视差矢量联合判断的方法,提出一种立体视频场景突变检测算法.该算法首先直接从多视点编码码流中提取视差矢量与运动矢量,然后分别统计每帧的视差矢量与运动矢量的幅度平均值,最后将每帧的视差矢量与运动矢量的幅度平均值与对应阈值相比较,检测立体视频场景突变的情况.用该算法在压缩域直接对立体视频场景突变进行判断,不仅可以保证检测精度,还降低了计算复杂度.仿真结果证明了算法的有效性.     

一种深度图失真引入的虚拟视失真估计方法

提出了一种深度图失真引入的虚拟视失真估计方法. 该方法依据能量一致性假设要求, 将深度图宏块划分为平坦宏块和非平坦宏块. 平坦宏块使用频域块级方法, 非平坦宏块使用时域像素级方法估计由深度图失真造成的绘制视失真. 虚拟视失真采用左右绘制视融合计算, 并计入虚拟视中空洞修复引入的失真. 该方法在宏块分类判据中综合了相机参数, 对于不同拍摄条件下的视频序列可以使用相同的判别阈值获得最佳区域划分, 通用性较强. 实验结果证明, 该方法兼顾了估计准确性和复杂度, 对于在有限码率预算条件下提高深度视频编码效率、优化三维视频码率分配具有重要的指导意义.     

一种针对全景视频编码器的复杂度优化算法

相比于普通平面视频,全景视频能给用户提供更加沉浸式的体验,但其编码复杂度也急剧上升,阻碍了其推广应用。为解决此问题,本文首先结合全景视频纬度特性和帧间相关性构建复杂度预测模型,以更好地分配帧内复杂度资源;其次,构建一个转换模型将编码复杂度转换为时间复杂度,以确保帧内编码时间的稳定性;最后,综合上述两个模型提出一种自适应复杂度优化算法。实验结果表明,本文所提算法能在复杂度与编码质量之间取得更优的平衡,以适应不同应用场景的需求。     

一种新的快速块匹配运动估计算法

提出了一种新的快速、有效的块匹配运动估计算法。算法采用多步搜索方法,利用相邻块之间的运动相关性,选择反映当前块运动趋势的预测点作为初始搜索点;用子采样块匹配失真度量来减少计算量;利用运动矢量的中心倾向的分布特性,用多侯选点钻石形状搜索方法来提高运动估计的速度和准确性。实验表明,该算法计算复杂性低,预测质量好。     

一种基于空时域相关性的HEVC帧间预测模式快速决策算法

为了减小高性能视频编码（high efficiency video coding,HEVC）的复杂度,提出一种基于四叉树结构类型分析的帧间预测模式快速决策改进算法。一方面,统计并分析空时域相邻编码单元（coding unit,CU）和 CU 深度之间的相关性,确定其深度遍历区间,跳过一些冗余 CU 的分割,从而减少 CU 深度划分的复杂度;另一方面,通过分析遍历区间内 CU 的运动特征和预测单元（prediction unit,PU）模式特性,确定不同运动特征所对应的 PU 模式,减少所需遍历候选 PU 模式的数量和所需要进行的率失真代价计算的数量。与 HM14．0相比,采用该算法的 HEVC 编码器在输出比特率增加很小的情况下,平均编码时间降低了46．9％,而编码后的视频质量基本不变。     

一种高清帧内预测单元快速选择算法

针对高效视频编码标准提出一种CU划分快速终止算法.该算法选择图像纹理复杂度作为特征向量,将HEVC帧内预测与k-means聚类方法相结合,通过每种尺寸CU的聚类中心减少率失真优化的次数,提前终止CU块的划分,在达到降低编码复杂度的同时依然保持较好的编码效率.测试结果表明,本算法与参考算法HM10.0相比较,视频图像质量基本不变,而编码时间大幅减少.     

新的低码率视频编码快速半像素搜索算法

运动搜索一直是混合视频编码方案中最占编码时间的模块。典型的运动搜索由整像素搜索和半像素搜索组成。随着整像素搜索算法的不断改进 ,被普遍使用的半像素全搜索方法在整个运动搜索中所占运算量已经不容忽视。为了加速半像素搜索 ,提出了一种基于抛物面预测的半像素快速搜索算法。实验结果表明该算法能显著地提高半像素搜索速度 ,并且不会对编码效率和图像质量产生明显的影响。在QCIF格式下采用 H.2 6 3编码器时实际节省运算量约为5 7%。该算法的预测过程简单 ,易于实现 ,能够方便地集成到现有的编码系统中