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空域和频域联合特征挖掘的无参视频质量评价  
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【英文篇名】 No-reference video quality assessment based on spatial and frequency features
【下载频次】 ★★★
【作者】 许莹莹; 李朝锋;
【英文作者】 XU Yingying; LI Chaofeng; School of Internet of Things Engineering; Jiangnan University; Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry; Ministry of Education;
【作者单位】 江南大学物联网工程学院; 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2018年 09期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 空间熵; 频谱熵; 支持向量回归; 视频质量评价;
【英文关键词】 spatial entropy; spectral entropy; support vector regression; video quality assessment;
【摘要】 针对视频压缩等处理导致视频失真的问题,通过对视频质量感知特征的分析,提出一种空域和频域联合特征挖掘的无参考视频质量评价方法。该方法主要提取了空域和频域联合感知特征,包括灰度-梯度共生矩阵、空间熵、谱熵、相关熵以及自然指数特征。在提取视频特征的过程中,通过计算视频帧特征方差来表示整个视频的特征,比传统方法中取视频帧平均值更有利于区分不同失真类型的视频。最后,使用支持向量回归模型构建了感知特征与视频质量之间的关系。该方法在LIVE和IVP视频数据库上的实验结果表明,提出的方法相较当前文献报道方法,有着更好的性能。
【英文摘要】 In order to solve the problem of video distortion caused by video compression, this paper proposes a no-reference Video Quality Assessment(VQA)model that utilizes many spatial and frequency features based on the analysis of perceptual feature of video's quality. This method mainly extracts spatial and frequency perceptual features, including Gray-level Gradient Co-occurrence Matrix(GGCM), spatial entropy, spectral entropy, correntropy and a natural index features. In the process of extracting the video feat...
【基金】 国家自然科学基金(No.61170120); 教育部新世纪人才计划(No.NCET-12-0881)
【更新日期】 2018-05-11
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言视频技术与人类的生活息息相关,比如人脸识别[1]等。然而,在处理视频信息的过程中,视频的压缩、传输、重构等处理会导致视频信息的丢失,从而导致视频失真。失真直接影响到了视频的质量,因此在视频系统中使用一个准确有效的视频质量评价方法也越来越受到人们的重视。根据对

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