用于估计视频质量评估的内容复杂度的方法和装置

    公开(公告)号:CN104885452A

    公开(公告)日:2015-09-02

    申请号:CN201380051257.3

    申请日:2013-06-25

    Abstract: 为了估计视频的内容复杂度,计算预测残差的能量。当视频较不复杂和更好预测时,预测残差通常较小。预测残差的尺度还取决于编码配置,例如即使当内容非常类似并且因此具有类似的感知到的内容复杂度时,I画面也通常具有比P和B画面更大的预测残差。为了更准确地反映内容复杂度,对于不同编码配置估计对准缩放因子。基于预测残差的能量和对准缩放因子,可以估计总内容不可预测性参数,以计算视频的压缩失真因子。结合切片和冻结失真因子的压缩失真因子可以用于估计视频的视频质量度量。

    基于局部幅度和相位谱的图像质量测量

    公开(公告)号:CN104350746A

    公开(公告)日:2015-02-11

    申请号:CN201280073494.5

    申请日:2012-05-31

    Abstract: 本发明描述了一种确定用于图像处理的质量度量分数的方法和系统,包括:接受参考图像;对接受的参考图像执行金字塔变换以产生预定数量的标度;对每个标度应用图像分割以产生参考图像补片;接受失真图像;对接受的失真图像执行金字塔变换以产生预定数量的标度;对每个标度应用图像分割以产生失真图像补片;对对应的参考和失真图像补片执行局部失真计算;对图像补片对的局部失真计算结果求和;对于每个标度,将求和运算的结果乘以正的权重;对乘法运算的结果求和;以及,对第二求和运算的结果应用S形函数,以产生质量度量分数。

    用于视频质量测量的纹理掩蔽

    公开(公告)号:CN104685537A

    公开(公告)日:2015-06-03

    申请号:CN201280068391.X

    申请日:2012-04-23

    Abstract: 具体的实现方式将图像分解为结构分量和纹理分量。计算结构分量的边缘强度图,并且计算纹理分量的纹理强度图。使用边缘强度和纹理强度计算纹理掩蔽加权。纹理强度越强或者边缘强度越弱,人类眼睛能够忍受的失真越多,因此纹理掩蔽加权就越小。然后,通过纹理掩蔽加权对局部失真进行加权以产生总体失真级别或总体质量度量。

    考虑场景剪切伪像的视频质量评估

    公开(公告)号:CN103988501A

    公开(公告)日:2014-08-13

    申请号:CN201180075069.5

    申请日:2011-11-25

    CPC classification number: H04N19/48 H04N19/154 H04N19/87 H04N19/895

    Abstract: 一种特定的实施方案,其在不重建视频的情况下检测比特流中的场景剪切伪像。场景剪切伪像通常(1)当原始视频中的场景剪切图像被部分接收或者(2)当图像涉及原始视频中的丢失场景剪切图像时在所解码的视频中被观察到。为了检测场景剪切伪像,首先选择候选场景剪切图像,并且然后在候选图像上进行场景剪切伪像检测。当一个块被确定为具有场景剪切伪像时,将最低的质量等级分配给该块。

    用于基于上下文的视频质量评估的方法和装置

    公开(公告)号:CN104995914A

    公开(公告)日:2015-10-21

    申请号:CN201380072550.8

    申请日:2013-06-09

    Inventor: 廖宁 陈志波 张帆

    Abstract: 空间失真(即,在独立于视频序列中的其他帧来观看帧时)可以与时间失真(例如,在连续观看帧时)相当不同。为了估计时间失真,使用滑动窗口方法。具体地,考虑在当前帧周围的多个滑动窗口。在每个滑动窗口内,计算大失真密度并且选择具有最高的大失真密度的滑动窗口。计算当前帧和所选择的窗口内具有大失真的最靠近的帧之间的距离。随后,根据最高的大失真比率、当前帧的空间失真以及距离来估计时间失真。在另外的实施例中,计算每个滑动窗口的空间失真值的中值并且使用中值空间失真值的最大值来估计时间失真。

    用于基于上下文的视频质量评估的方法和装置

    公开(公告)号:CN104969548A

    公开(公告)日:2015-10-07

    申请号:CN201380072547.6

    申请日:2013-06-09

    Inventor: 廖宁 陈志波 张帆

    Abstract: 因为邻近的帧可能影响当前帧如何被感知,所以检查当前帧的不同邻域,并且选择最显著地影响当前帧的所感知的时间失真(即,当连续地观看帧时)的邻域。基于所选择的邻域中的帧的空间失真(即,当独立于视频序列中的其他帧来观看一个帧时),可以估计初始的时间失真。为了改进初始的时间失真,还考虑所选择的邻域中的失真的分布,例如,当前帧与具有大失真的最靠近的帧之间的距离或者在连续的帧中是否出现失真。

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