基于H.264的立体视频质量主客观评价方法研究

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随着媒体通信业务的快速发展,立体成像技术日益成为国内外研究热点。然而由于受到传输资源、频带宽度等因素的限制,往往需要采用视频压缩算法对其加以处理,而压缩又会对视频造成不同程度的降质损伤。那么如何评价立体视频的降质程度,开发一套高效、完善的立体视频质量评价体系显得尤为重要,同时,完善的质量评价体系可以为合理开展立体视频压缩编码及传输服务提供重要保障。本文主要从主客观两个方面对立体视频质量展开研究。在主观评价方面,精准的实验数据是探究压缩传输对立体视频降质损伤影响的前提和基础,因此本文经大量主观实验获取评价数据,设计了一套合理有效的主观评价数据处理方法,并对处理后的实验结果进行了分析探究。该处理方法主要包括淘汰异常者、剔除异常值和均值化处理三个步骤,实验结果表明,本文所述方法处理数据的能力明显优于传统的格鲁布斯检验法。利用上述实验数据的处理方法,分析经H.264压缩算法处理的立体视频实验数据,得出四方面的结论:量化参数QP的大小对立体视频质量损伤度大小的影响;参考视点携带的信息更占据主导地位;高分辨率视频有助于降质补偿;女性接纳视觉损伤的能力高于男性。本文探究所得结论为立体视频通信技术的优化提供技术支持。客观评价方面,本文提出一种新的全参考立体视频质量客观评价方法。该方法主要从质量和立体感两个方面对双目立体视频进行研究。针对质量方面,充分考虑立体视频的时空特性,首先利用三维Sobel算子确定视觉显著点,并对所得视觉显著点的局部三维结构张量进行特征分解,根据所得特征值及特征向量构造左右视点中匹配像素的构造描述子,最后通过计算参考视频与降质视频的描述子的相似性得到分值Q_q;在立体感方面,针对所得参考视频和降质视频中每一帧的视差图,采用GSSIM算法对其结构信息加以计算,最终将所得的每一帧相似度比较结果进行加权平均得到分值Q_d;结合主观评价结果,采用BP神经网络的方式训练上述分值Q_q和Q_d的权重比例,得到最终客观评价分值Q。为了验证算法的正确性,本文从主客观评价结果的相关性和均方根误差两个方面进行度量。实验结果表明,本文所提客观算法与主观评价的相关度较高且性能较为优越,与人眼视觉特性保持良好的一致性。
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