基于失真度估计的无参考视频质量评价

吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (01): 212-217.

基于失真度估计的无参考视频质量评价

林翔宇^1,2, 田翔^1,2, 陈耀武^1,2

1. 浙江大学数字技术及仪器研究所, 杭州 310027;
2. 浙江省网络多媒体技术研究重点实验室, 杭州 310027

收稿日期:2011-11-18 出版日期:2013-01-01 发布日期:2013-01-01
通讯作者: 陈耀武(1963-),男,教授,博士生导师.研究方向:嵌入式系统,智能信息处理.E-mail:cyw@mail.bme.zju.edu.cn E-mail:cyw@mail.bme.zju.edu.cn
作者简介:林翔宇(1983-),男,博士研究生.研究方向:视频编解码及质量评价.E-mail:linxiangyu@zju.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(40927001);国家科技支撑计划项目(2009BAF39B03);中央高校基本科研业务费专项项目.

No-reference video quality assessment based on distortion estimation

LIN Xiang-yu^1,2, TIAN Xiang^1,2, CHEN Yao-wu^1,2

1. Institute of Advanced Digital Technology and Instrumentation, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China;
2. Zhejiang Provincial Key Laboratory for Network Multimedia Technologies, Hangzhou 310027, China

Received:2011-11-18 Online:2013-01-01 Published:2013-01-01

摘要/Abstract

摘要： 为了提高视频质量评价的精确度和通用性,提出了一种基于失真度估计的无参考视频质量评价方法。首先,利用邻近像素点之间灰度差值的数理统计特性计算局部失真度,通过对视频进行高斯滤波后的细节损失进行计算得到全局失真度,再结合这两者估计视频整体的失真度;然后,通过帧内预测和帧间预测计算视频复杂度;最后,利用视频失真度和复杂度得到视频客观质量。实验结果表明,用本文方法可以获得很好的精确度,该方法具有广泛的通用性。

关键词: 通信技术, 失真度, 视频复杂度, 无参考视频质量评价

Abstract: In order to increase the prediction accuracy and generality of video quality assessment, a no-reference video quality assessment method based on distortion estimation is proposed. In this method, first, the local distortion is calculated using the statistical characteristics of the difference between contiguous pixels and the global distortion is calculated by measuring the detail loss of the video after Gaussian Filtering; then, the video distortion is estimated by the combination of the local and global distortions. Second, the video complexity is calculated through intra and inter frame prediction. Finally, the objective video quality is obtained utilizing both the video distortion and complexity. Experiment results show that using the proposed method can achieve better accuracy and generality compared with other methods.

Key words: communication, distortion, video complexity, no-reference video quality assessment

中图分类号:

TN919.8

林翔宇, 田翔, 陈耀武. 基于失真度估计的无参考视频质量评价[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(01): 212-217.

LIN Xiang-yu, TIAN Xiang, CHEN Yao-wu. No-reference video quality assessment based on distortion estimation[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(01): 212-217.

参考文献

[1] Wang Z, Bovik A C, Sheikh H R, et al. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2004, 13(4): 600-612.

[2] Wang Z, Lu L, Bovik A C. Video quality assessment based on structural distortion measurement[J].Image Communication,2004,19(2):121-132.

[3] Seshadrinathan K, Bovik A C. Motion tuned spatio-temporal quality assessment of natural videos[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2010, 19(2): 335-350.

[4] Eden A. No-reference estimation of the coding PSNR for H.264-coded sequences[J]. IEEE Transactions on Consumer Electronic, 2007, 53(2): 667-674.

[5] Yang F, Wan S, Chang Y, et al. A novel objective no-reference metric for digital video quality assessment[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2005, 12(10): 685-688.

[6] Brandao T, Queluz M P. No-reference image quality assessment based on DCT domain statistics[J]. Signal Processing, 2008, 88(4): 822-833.

[7] Ma L, Li S, Zhang F. Reduced-reference image quality assessment using reorganized DCT-based image representation[J]. IEEE Transactions on Multimudia, 2011, 13(4): 824-829.

[8] Joint Video Team. H.264/AVC software coordination[DB/OL].[2010-06-26]http://iphome.hhi.de/suehring/tml/.

[9] Seshadrinathan K, Soundararajan R, Bovik A C, et al. A subjective study to evaluate video quality assessment algorithms//Proceedings of Human Vision and Electronic Imaging XV, San Jose, 2010.

[10] Seshadrinathan K, Soundararajan R, Bovik A C, et al. Study of subjective and objective quality assessment of video[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2010, 19(6):1427-1441.

[11] Sheikh H R, Sabir M F, Bovik A C. A statistical evaluation of recent full reference image quality assessment algorithms[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2006, 15(11):3440-3451.

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[1]	周彦果,张海林,陈瑞瑞,周韬. 协作网络中采用双层博弈的资源分配方案[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1879-1886.
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[7]	张超逸, 李金海, 阎跃鹏. 双门限唐检测改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 610-617.
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[12]	袁建国, 张锡若, 邱飘玉, 王永, 庞宇, 林金朝. OFDM系统中利用循环前缀的非迭代相位噪声抑制算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 295-300.
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[14]	石文孝, 孙浩然, 王少博. 无线Mesh网络信道分配与路由度量联合优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(6): 1918-1925.
[15]	姜来为, 沙学军, 吴宣利, 张乃通. LTE-A异构网络中新的用户选择接入和资源分配联合方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(6): 1926-1932.

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