无参考视频平滑度的评价方法

为了客观地评价视频图像的质量,提出了一种基于无参考视频平滑度的评价方法.该方法使用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点来描述视频帧,并通过使用仿射变换和FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)算法,得出相邻两幅视频帧中特征序列的平移轨迹和旋转轨迹,然后对轨迹进行高斯滤波和计算其抖动次数,最后计算出整个视频序列相邻两帧图像的参数序列,并得出视频平滑度.由于该算法无需借助任何参考图像,仅依靠待评价图像本身的信息就可以进行质量评价,因此使用更加简便.与标准视频图像检测结果相比,采用该方法所得出的检测结果具有极高的吻合度,完全满足实用性要求.

多媒体通信中的一种视频平滑方案

多媒体通信中一个很重要的服务质量指标就是视频数据传输的平滑度,但平滑度往往是与网络传输流量相矛盾的.文章正是针对这一矛盾,通过引入控制论的思想并利用神经网络预测流量的特征参数,提出了一种解决多媒体通信中视频数据流平滑的方案.通过实验模拟,证明了该方案能很好地解决多媒体通信中的这一矛盾,使视频流量和平滑度折衷后达到最优效果.

时间抖动约束的最优视频平滑

描述了在时间抖动约束下视频平滑的最优算法．该算法假定视频流的码流大小为先验知识，在提前或推迟时间抖动约束下使得视频流的峰值和码率波动降低到最小．它实际上是在视频累积码流的约束通道中找到一条最短路径．通过实验模拟，探讨了该算法各视频流在不同抖动约束下的平滑率曲线，最优平滑方法与跳变窗口平滑方法加以对比．表明了该算法可以有效地降低视频流的峰值和码率波动，适用于对时延抖动敏感的实时视频传输．

基于双阈值的视频平滑控制方法

分析了控制视频平滑的一些方式,提出了一种基于双阈值视频平滑控制的控制办法,实践证明这种方法能够有效地改善视频平滑性能。

基于双阈值的视频平滑控制方法

在现有的TCP/IP网络中进行多媒体通信 ,服务质量是人们关注的重要内容。作为服务质量中的一项指标 ,视频平滑已成为研究和应用开发的一个热点问题。分析当前控制视频平滑的方式 ,提出一种基于双阈值视频平滑的控制方法。

视频质量平滑中恒定SNR比特分配

该文提出了一种基于恒定SNR的单次扫描帧级比特率分配的视频质量平滑方案(CSNRBA)。采用之前所有编码帧的SNR的递减几何级数加权平均值作为当前帧的目标SNR,再根据国际上最近提出的闭合形式D-Q分析模型和线性码率模型,准确计算当前帧的比特预算。实验结果表明,该文提出的CSNRBA算法提供了比保持PSNR恒定算法和目前广泛采用的恒定比特率分配算法都要平滑得多的视频质量,并在物体清晰度、轮廓和自然色彩方面明显改善了传输视频的主观质量。

变权无参考视频质量评价模型

由于视频图像在传输过程中信道噪声将导致质量下降,在无需增加传输信息的前提下客观无参评价方法可实现视频质量的自动评估,因此成为一个重要研究课题。为了提高无参考评价方法准确性,提出了符合人类视觉特性的变权评价模型,综合考虑空域中的清晰度和时域中的平滑度两类指标,利用视频内容的运动信息控制权重变化,模型评价结果与主观评价符合度高,简单相关系数为0.85。实验结果表明,符合视觉特性的连续变权方法比固定权值模型准确,计算复杂度比同类研究方案小,具有更大的应用价值。

视频质量动态性指标评价及应用

利用视频序列的时间相关特性,提出一种新的视频动态性评价算法,用于量化视频内的运动信息,为视频质量评价提供1个重要指标.该算法是用视频序列内所有运动目标的运动速度和面积计算视频的动态性,同时考虑人眼更关注的运动对象的视觉兴趣特征,使计算得到的视频动态性值更符合人眼的视觉感知,进而使视频质量客观评价结果更符合主观评价结果.仿真结果表明,该算法能更准确地计算出视频质量的动态性指标,以评价视频序列的质量.

平滑视频图像的MPEG解压卡

人们普遍认为,MPEG是最好的数字式视频压缩系统。在很多情况下,它是高标准的广播级视频与采用Cinepak和Indeo的计算机上像素忽隐忽现的视频效果的差别所在。但一块MPEG播放卡的价格是否真正物有所值还要看计算机的档次。如果你的计算机有Pentium微处理器,或者有先进的Windows加速器卡,那么你不必添加硬件,采用诸如Xing Technology公司出的一种软件解码器就能够进行MPEG解压缩。

基于H.264感兴趣区域平稳视频主观质量的码率控制

为提高低延时低码率条件下的视频质量,提出一种H.264帧层和宏块层的码率控制算法,实现平滑主观质量和平稳缓冲区波动的一种新的权衡。帧层采用比例-积分-微分算法进行帧层码率分配;在宏块层建立一种新的基于运动外推的编码复杂度传播模型,在保证感兴趣区域具有平稳质量的前提下,在感兴趣区域和非感兴趣区域之间进行比特分配;在各区域中,根据编码复杂度传播模型,基于率失真优化选择宏块量化参数。仿真结果表明:和传统JM算法相比,感兴趣区域的质量波动可减少达35.5%～57.1%。该算法在保证较低缓冲区波动的前提下,具有平滑的主观视频质量。