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摘要
目的视频质量评价是视频技术研究的关键之一。水下环境比其他自然环境更加复杂,自然光在深水中被完全吸收,拍摄所用的人工光源在水中传播时会发生光吸收、色散和散射等情况,同时受水体浑浊度和拍摄设备等影响,导致水下视频具有高度的空间弱可视性和时间不稳定性,常规视频质量评价方法无法对水下视频进行准确、有效的评价。本文考虑水下视频特性,提出一种适用小样本的结合空域统计特性与编码的水下视频质量评价方法。方法基于水下视频成像特性,建立新的水下视频数据库,设计主观质量评价方法对所有视频进行1～5分质量标注。从水下视频中提取视频帧图像,针对空间域计算图像失真统计特性,然后结合视频编码参数,通过训练线性模型权重系数完成水下视频的质量评价。结果实验表明,与几种主流的质量评价方法相比,本文水下视频质量评价方法与人类视觉感知的相关性最高,模型评价结果与主观质量评价结果的皮尔森线性相关系数PCC(Pearson’s correlation coefficient)为0.840 8,斯皮尔曼等级秩序相关系数SROCC(Spearman’s rank order correlation coefficient)为0.832 2。通过比较各方法评价结果与真实值的均方误差(mean square error,MSE),本文方法 MSE值最小,为0.113 1,说明本文的质量评价结果更加稳定。结论本文通过空间域单帧图像自然场景统计特性和视频编码参数融合的方式,提出的无参考水下视频质量评价方法,能够很好地运用小样本水下视频数据集建立与人类视觉感知高度相关的评价模型,为水下视频做出更准确的质量评价。
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