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摘要
一种视频画面抖动等级评估的方法,包括以下步骤；对待检测视频进行分帧处理,同时对每一帧的分辨率进行下采样得到帧序列；将帧序列中每相邻两帧输入基于深度学习的实时光流提取网络中,提取光流图；对于相邻帧,在前一帧即上均匀选取特征点,将特征点的坐标与光流提取网络输出的对应的光流分量相加得到特征点在后一帧对应的坐标进行仿射变换估计,输出第i帧到第i+1帧的帧间整体的仿射变换矩阵；计算待检测视频的累计变换序列；对视频的累计变换序列计算评估指标并进行加权运算,输出待检测视频的每一秒的抖动分数,根据抖动程度阈值判断待检测视频是否发生抖动,以及抖动的程度。本发明能提高不同抖动情形下视频抖动检测与评估的准确率和鲁棒性。
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