基于结构相似性的视频质量评价方法及其在视频通信中的应用

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随着多媒体通信技术的发展,数字图像以及视频的应用深入到了人类生活的各个方面。数字图像视频在采集、处理、压缩、传输以及重建的过程中可能会引入各种各样的失真,因此经常需要测量数字图像视频的质量。在实际应用中,主观质量评价方法通常不方便,并且费时费力;而传统的客观质量评价方法,如MSE和PSNR,在很多情况下不符合人的主观感受。因此,有必要研究更符合人的主观感受的客观质量评价方法。结构相似性理论认为人眼视觉系统(HVS)的主要功能是从视觉场景中提取结构信息,因此对结构信息变化的度量可以作为图像感知失真的很好的近似。本文深入研究了结构相似理论的实现结构相似度(SSIM)指数在图像和视频评价方面的应用,改进了基于结构相似性的视频质量评价方法并将结构相似性应用于视频通信。一般来说,运动表征的质量将决定视频的感知质量,然而现有的大多数视频质量评价方法很少直接用到运动信息,因而限制了其有效性。另外,HVS对观察到的视频的质量较差的区域比较敏感。为了弥补这些缺陷,改进一种基于结构相似性的空时视频质量评价方法(stVSSIM),其分别在时域和空域上对视频的质量进行估计,并根据HVS的感知特性对质量指数进行相应的处理。实验结果表明,stVSSIM方法比MOVIE方法以及PSNR等方法的有效性和准确性更高。在视频通信方面,本文改进一种基于结构相似性的H.264快速运动估计算法( FMESS)。该算法应用SSIM值较大的两个图像块之间的差信号通常是一个低频信号,而低频信号通常比较容易压缩的特点以及SSIM值是图像块的结构信息的反映,非常适合于提前结束算法的特性。通过在运动估计过程中设置固定的SSIM阈值,减少不必要的运动搜索,从而达到减小运动估计复杂度、改善压缩性能的目的。实验结果表明,本文所改进的FMESS算法在保证视频的压缩质量的前提下,不仅降低了视频编码的码率,而且节省了编码时间。
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