注意力模型指导下的视频质量评价方法
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【 摘 要】在视频质量评价方法中, 常常需要对人眼视觉系统做 出合理的假设 , 其中注意力模型就是一个很 重要的因素。提出 了一种在 注意 力模 型指 导下 的视 频质量评 价 方 法 , 在 图像 帧 的质 量评 价 中加 入 了显著性 区域 信 息 , 使 之更 能 符合 人 眼视 觉特 性, 并兼顾 了视频 中的运 动信 息 , 在 一定程度 上提高 了客观质 量评价方 法的性 能。 【 关键词】视频质量评价 ; 注意力模型; 显著性区域; 运动信息 【 中图分类号】T N 9 1 9 . 8 【 文献标志码】A
篓
D吲 T
பைடு நூலகம்
湖
【 本文献信息】王淦, 宋利, 张文军.注意力模型指导下的视频质量评价方法[ J ] . 电视技术, 2 0 1 4 , 3 8 ( 7 )
注意力模型指导下的视频质量评价方法
王 淦, 宋 利, 张 文 军
( 上海交通大学 上海市数字媒体 处理与传输重点实验 室, 上海2 0 0 2 4 0 )
近年来 , 随着数 字视频技术 的发展 和成熟 , 客观视频
质量评价方法在视频压缩 、 通信 、 分析、 重建等视频处理应
用 中扮演着越来越 重要 的角色 。 在设计 客观质量评 价方法 中, 人 眼视觉 系统 ( H u m a n
1 运动感知及 注意力模型简述
1 . 1 运动感知
v i s u l a f e a t u r e s nd a a t t e n t i o n mo d e l p l a y s a n i mp o r t a n t r o l e .I n t h i s p a p e r , a v i d e o q u li a t y a s s e s s me n t me t h o d wi t h a t t e n t i o n mo d e l g u i d e d i s p r o po s e d, i n — c o r p o r a t i n g l o c l a i ma g e la f me ua q li t y a s s e s s me nt wi t h s li a e n c y i n f o r ma t i o n, ls a o c o n s i d e r i n g mo t i o n i n f o r ma t i o n i n t h e v i d e o .I t i s t e s t i f i e d t h a t t h e p r o —
( S h a n g h a i K e y L a b . o f D i g i t a l M e d i a P r o c e s s i n g a n d T r a n s m i s s i o n , S h a n g ai h J i a o T o n g U n i v e r s i t y , S an h g h a i 2 0 0 2 4 0 , C h i n a )
os p e d me t h o d e n h a n c e s t h e p e r f o r m nc a e o f o b j e c t i v e q u li a t y ss a e s s me n t .
【 K e y w o r d s 】v i d e o ua q l i t y ss a e s s m e n t ; a t t e n t i o n m o d e l ; s a l i e n c y ; m o t i o n i n f o ma r t i o n
V i d e o Qu a l i t y A s s e s s me n t Me t h o d、 v i t h At t e n t i o n Mo d e l Gu i d e d
WA N G G a n , S O N G L i , Z H A N G We n j u n
【 A b s t r a c t 】A m o n g v i d e o q u a l i t y a s s e s s m e n t m e t h o d s , a s s u m p t i o n s a b o u t h u m a n v i s u a l s y s t e m a r e m a d e f r e ue q n t l y , i n o r d e r t o a c c o r d w i t h h u m a n p s y c h o
视频序列 中的运 动信息可 以用 一个三维 运动矢量 场
V i s u a l S y s t e m, H V S ) 的特性 是一 个重 要 的考量 。H V S在 来表示 , 即空域表示每 帧像 素点位置 的坐标 ( , Y ) , 时域
其有限的神经元硬件条件 限制下 , 能够最优化地利用 这些 表示每 帧在视频序列位置的时间实例 t , 从而形成一个运 资源传输最有 内容 的 图像 信息。在进行更 高级 的处理之 动矢量 v ( x , Y , t )=[ U x ( x , y , t ) , V y ( , , t ) ] ’ 。若 以 。 代 前, H V S表现 出这样 一种特性 , 即它会 尝试提 取所能感 知 表绝对运动矢量 ( A b s o l u t e M o t i o n ) , 代表全局运动矢 量