当前位置：文档之家 › 采用内容划分方法的视频质量评价

采用内容划分方法的视频质量评价

  • 格式：pdf
  • 大小：515.70 KB
  • 文档页数：4

其中 l ( x y) c( x y) s( x y) 分别是亮度， 对比度和结构比较
σ x 和 σ y 分别 函数；μ x 和 μ y 分别是 x 和 y 的样本平均值；
3.2
4-SSIM 算法的内容划分方法
在 4-SSIM 算法中， 将图像划分为 4 个部分： （1） 改变的
是 x 和 y 的 样 本 标 准 差 ；σ xy 是 x 和 y 的 样 本 相 关 系 数 ； 用来保证以上 3 个函数的 C1、 C 2 和 C 3 是足够小的正常数， 分母趋近于 0 时的计算稳定性。联合以上 3 个方程， 两个 图像的结构相似度 SSIM ( x y) 由以下公式给出：
1
引言
通常来说， 人是视频应用的最终消费者， 因此评价视
频中已知的图像特性进行对比， 以这些特性的接近程度来 衡量失真视频的质量； 第三种是无参考算法， 不需要参考 视频， 根据人类视觉特性直接对失真视频进行质量评价。 由于后两种算法没有完整的参考视频作为比较基准， 而仅 仅以某些图像特性和人类视觉特性作为算法的基础， 评价 准确性难以保证。因此， 目前研究的重点仍是全参考算法。 由于计算简单， 峰值信噪比 PSNR 在相当长的时期内 都是评价视频质量的重要方法， 但大量事实表明其评价结 果在很多情况下与人的真实感受不一致， 比如， PSNR 值很 高但视频的质量却很差。为了解决这个问题， 许多能反映 人真实感受的客观视频质量评价算法先后被提出。 Zhou Wang 等根据人类视觉系统对自然图像的结构敏感性原理
[3]
（5）
一般情况下， SSIM 在一个 11×11 的滑动窗口内计算， 滑动窗口逐像素地在整个图像空间内滑动。最后， 对所有 窗口的 SSIM 值取平均得到整幅图像的 SSIM 值。同时， 相 应的 SSIM 映射图可以直观地看出图像的结构失真部分。 传统的 SSIM 算法从结构失真的角度考虑失真图像的 质量， 虽然在一定程度上反映了人类视觉系统的真实感 受， 但是并没有考虑到具体的图像内容， 例如， 边缘区域必 然包含了极其重要的图像信息 [6]， 而且人类视觉系统对其 失真也是相当敏感的， 如果将它和图像中的平坦光滑区域 赋予同样的权值， 显然是不合理的。因此， 根据实际的内 容将图像划分为不同的区域对其进行更细致的分析， 并根 据人对不同区域失真的敏感程度赋予不同的权值， 则能更 真实地反映人的视觉感受。
3.1
（1） （2） （3）
4-SSIM 算法的整体流程
4-SSIM 算法的整体流程如图 1 所示， 共分为 4 个步骤： （1） 计算失真图像的 SSIM 映射图。 （2） 在不考虑 SSIM 计算结果的情况下， 跟据变化率将
参考图像和失真图像划分成 4 个区域。 （3） 依据人类视觉系统的敏感程度赋予不同区域不同 的权值。 （4） 对所有区域进行加权求和。
SSIM ( x y) = l ( x y)α × c( x y) × s( x y)
β γ
边缘区域： 在参考 （或 失 真） 图像中存在， 而在失真 （或 参 考） 图像中的不存在的边缘区域； （2） 保留的边缘区域： 在 参考和失真图像中相同的边缘区域； （3） 纹理区域： 图像细 节密集而人类视觉系统无法分辨的区域； （4） 光滑区域： 图 像光滑， 细节较少的区域。文献 [7] 给出了将图像划分为 3 个区域的方法， 本文在此基础上进行了修改， 将图像划分 为 4 个部分， 并根据实验结果对阙值进行了适当调整。具
姚
杰， 谢永强， 谭建明， 等： 采用内容划分方法的视频质量评价
2013， 49 （11）
SSIM ( x y) = (2μ x μ y + C1)(2σ xy + C 2)
2 2 2 ( μ2 x + μ y + C1)(σ x + σ y + C 2 )
159
提 出 了 基 于 结 构 相 似 性 的 SSIM[1] 算 法 。 之 后 ， 在此基础 上， Zhou Wang 又通过对图像的反复低通过滤和降采样将 原来的算法扩展为 MSSIM[2]， 使其在性能上有了较大的提 高。 VSNR 利用小波进行图像分析， 将可观察到的自然图
2
度结构化的， 而且人类视觉系
3
基于内容划分的 4-SSIM 算法
基于人类视觉系统对图像不同区域敏感程度不同的
统对自然图像的结构失真是高度敏感的， 结构失真会造成 图像质量的大幅下降。基于上述事实， SSIM 算法在经过空 间校准后的参考图像 x 和失真图像 y 之间定义了如下三 个比较函数： 2μ x μ y + C1 l ( x y) = 2 μx + μ2 y + C1
频 质 量 最 准 确 的 办 法 是 主 观 质 量 评 价 。 但 是 根 据 ITU-T BT500 所规定的方法进行主观质量评价， 不但要花费大量 的人力和物力， 而且无法嵌入到视频应用系统中。因此， 如何获得高效的客观视频质量评价算法已经成为目前亟 待解决的问题。 根据参考视频的可用程度可将目前的客观视频质量 评价算法分为三类。第一类是全参考算法， 参考视频完全 可用， 将失真视频和参考视频进行比对， 以与参考视频的 接近程度来衡量失真视频的质量； 第二类是半参考算法， 仅仅知道参考视频的某些图像特性， 将失真视频和参考视
基金项目： 国家创新基金 （No.11c26215115768） ； 重庆市重点攻关基金项目 （No.cstc2011ab2064） 。 作者简介： 姚杰 （1986—） ， 男， 硕士研究生， 主要研究领域为视频质量评价； 谭建明， 男， 教授； 李东， 硕士研究生； 唐超， 硕士研究生； 王伏华， 硕士研究生。 收稿日期： 2011-10-09 修回日期： 2011-11-25 文章编号： 1002-8331 （2013） 11-0158-04 CNKI 出版日期： 2012-03-08 /kcms/detail/11.2127.TP.20120308.1520.007.html
构特性和视觉感知特性， 而对图像进行整体质量分析无法有效反应出这些差异。鉴于此， 提出了一种基于内容划分的结 构相似性图像质量评价算法， 根据图像不同区域的变化率将图像分为 4 个部分， 分别进行质量评价。采用运动估计的帧加 权的方式将该方法扩展到视频质量评价中。实验证明了该算法与目前比较流行的几个算法相比具有较高的评价准确性。 关键词： 图像质量评价； 视频质量评价； 结构相似性 文献标志码： A 中图分类号： TP391 doi： 10.3778/j.issn.1002-8331.1110-0081
158
2013， 49 （11）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
采用内容划分方法的视频质量评价
姚
2 杰 1， ， 谢永强 1， 谭建明 2， 李 3 东 1， ， 唐
超 2， 王伏华 2
2 3 YAO Jie1， , XIE Yongqiang1, TAN Jianming2, LI Dong1， , TANG Chao2, WANG Fuhua2
1.中国电子设备系统工程公司， 北京 100141 2.重庆通信学院 军事网格实验室， 重庆 400035 3.解放军理工大学 指挥自动化学院， 南京 210007 1.China Electronic Equipment System Engineering Company, Beijing 100141, China itary Grid Laboratory, Chongqing Communication Institute, Chongqing 400035, China 3.Institute of Command Automation, PLA University of Science and Technology, Nanjing 210007, China YAO Jie, XIE Yongqiang, TAN Jianming, et al. Video quality assessment using content-partitioned approach. Computer Engineering and Applications, 2013, 49 （11） ： 158-161. Abstract：Current structural similarity based image quality assessment algorithm is generally the overall image quality analysis. However, different regions in image have different structural characteristics and visual perceptions, and the overall quality analysis can not reflect these differences effectively. In this view, a content-partitioned structural similarity image quality assessment algorithm is presented, which partitions an image into four regions according to their different gradient magnitudes and assesses the qualities of these regions respectively. A frame motion estimation weighted approach is used to extend this approach to video quality assessment. The experiments show that the proposed is more accurate than several modern popular algorithms. Key words： image quality assessment; video quality assessment; structural similarity 摘 要： 目前基于结构相似性的图像质量评价算法均是对图像进行整体质量分析， 但图像中不同的区域存在着不同的结

合集下载

短视频影响力分析如何评估视频的传播效果

短视频影响力分析如何评估视频的传播效果

短视频影响力分析如何评估视频的传播效果短视频作为当今社交媒体中备受欢迎的形式之一，已经成为人们喜爱并广泛使用的传播工具。

随着短视频内容的不断扩大和多样化，评估视频的传播效果变得尤为重要。

本文将探讨短视频影响力的评估方法和如何准确评估视频的传播效果。

一、短视频影响力分析的指标1.观看量：观看量是衡量短视频传播效果的重要指标之一。

观看量越高，代表视频受众的关注度越高，传播效果也就越好。

因此，观看量是评估视频影响力的重要依据。

2.点赞、转发和评论：点赞、转发和评论是用户参与度的表现。

当短视频获得的点赞、转发和评论数量较多时，说明视频引起了用户的共鸣，并且在传播中产生了较大的影响力。

因此，这些指标也是评估视频传播效果的重要参考。

3.点击率：点击率是指用户在看到视频时实际点击观看的比例。

点击率高意味着用户对视频内容感兴趣，同时也意味着视频能够吸引用户去点击观看，从而提高传播效果。

4.播放时长和观看完成率：播放时长是指用户在观看视频时的平均时间长度，观看完成率是指用户在观看视频时完整观看视频的比例。

这两个指标能够反映视频吸引用户的程度和用户对视频内容的认可程度，对评估视频的传播效果具有重要意义。

二、评估视频传播效果的方法1.数据分析工具：借助各种数据分析工具，可以获得短视频的各项指标数据，如观看量、点赞数量、转发数量等。

通过对这些数据的分析，可以了解视频的受众特征、观看习惯和用户参与度等信息，从而评估视频的传播效果。

2.用户调研：通过用户调研可以获取用户对短视频的观感和评价。

可以采用问卷调查、访谈等方式，了解用户对视频内容的喜好、观看体验以及对视频影响力的认知。

通过用户的反馈和意见，可以更准确地评估视频的传播效果。

3.社交媒体反馈：社交媒体是短视频传播的主要平台之一，用户在社交媒体中产生的点赞、转发和评论等反馈信息，可以直接体现视频的传播效果。

通过观察社交媒体上的用户反馈，可以了解视频在社交网络中的传播范围和影响力。

视频大赛的评级规则

视频大赛的评级规则

视频大赛的评级规则
1. 参赛视频的要求
- 参赛视频必须符合大赛的主题和要求，如有违反将被取消资格。

- 参赛视频的内容必须健康、积极向上，不得包含任何违法、低俗、暴力或歧视性内容。

2. 评委的评分标准
- 参赛视频将由一组评委进行评分，评委将根据以下标准进行评分：
- 创意和原创性：评估视频的独特性和创造力。

- 技术质量：评估视频的画面质量、声音效果以及后期制作水平。

- 故事性和表达能力：评估视频的故事情节、情感表达和传达能力。

- 视频的吸引力：评估视频的整体吸引力和观赏性。

3. 评分系统
- 每位评委将根据上述评分标准对参赛视频进行评分，评分范围为1到10分。

- 参赛视频的最终评分将是所有评委评分的平均值。

4. 奖项设置
- 根据参赛视频的最终评分，将设立一等奖、二等奖和三等奖等奖项，以表彰优秀的参赛者。

- 此外，还将设立最佳创意奖、最佳技术奖和最佳表达奖等特别奖项，以表彰在特定方面表现出色的参赛者。

5. 播放和公示
- 评选完成后，获奖视频将在相关平台上进行播放和公示。

- 所有参赛视频的版权将归大赛主办方所有，并有权在宣传和推广中使用。

以上是视频大赛的评级规则，我们将会严格按照这些规则来评判参赛视频的优劣。

希望各位参赛者遵守规则，积极参与，展示你们的才华和创造力！。

高清视频监控系统验收规范标准

高清视频监控系统验收规范标准

1、所有路线必须全程穿管或者走线槽,不便于管或者走线槽的部位应给采取适当的保护措施,并且布线要美观慷慨、横平竖直、劳固结子。

2 、直线管的管径利用率应为30%~40% , 弯管的管径利用率应为20%~30% 。

3、所布路线上存在局部干扰源,且不能满足最小净距离要求时,应采用钢管。

4、暗管必须弯曲敷设时,其路由长度应≤ 15 米,且该段内不得有S 弯。

连续弯曲超过2 次时,应加装过线盒。

所有转弯处均用弯管器完成,为标准的转弯半径。

不得采用国家明令禁止的三通四通等。

5、在暗管孔内不得有各种线缆接头。

6、电源线配线时,所用导线截面积应满足用电设备最大输出功率。

7、电线与暖气、热水、煤气管之间的平行距离不应小于300mm,交叉距离不应小于100mm。

8、穿入配管导线的接头应设在接线盒内,接头搭接坚固,用绝缘带包缠,应均匀紧密。

9、视频电缆到摄像机的预留长度不小于30CM。

1、分体设备、器材的规格、型号应符合设计要求及国家现行电器产品标准的有关规定。

2、设备器材包装应完好,材料外观不应有破损,附件、备件应齐全。

3、室外设备连接电缆时,必须从设备的下部进线。

4、金属电线保护管及接线盒外观不应有折扁和裂缝,管内应无毛刺,管口应平整。

5、通信系统使用的终端盒、接线盒与配电系统的开关、插座,选用与各设备相匹配的产品。

6、电源线配线时,所用导线截面积应满足用电设备的最大输出功率。

7、暗盒接线头留长30 厘米,所有路线应贴上标签,8、穿线管与暗盒连接处,暗盒不许切割,须打开原有管孔,将穿线管穿出。

穿线管在暗盒中保留5 毫米。

9、暗线敷设必须配管。

10、电源线及插座与电视线、网络线、音视频线及插座的水平间距不应小于500mm。

11、穿入配管导线的接头应设在接线盒内,接头搭接应坚固,绝缘带包缠应均匀紧密。

12、线槽外观要求：横平竖直,大小均匀。

13、线槽线管的固定① 地面PVC 管要求每间隔一米必须固定；②槽PVC 管要求每间隔两米必须固定；③ 墙槽PVC 管要求每间隔一米必须固定。

视频竞赛的评分原则

视频竞赛的评分原则

视频竞赛的评分原则目标本文档旨在提供视频竞赛的评分原则，以确保评分过程公正、客观，并鼓励参赛者展示其创造力和技能。

评分标准创意与原创性（30分）评判视频的创意和原创性，包括以下方面：- 视频主题的独特性和创新性- 对主题的深入理解和独特的呈现方式- 是否有引人入胜的故事情节或概念技术质量（30分）评判视频的技术质量，包括以下方面：- 拍摄和剪辑的专业水平- 视频的图像质量和清晰度- 音频的清晰度和合适的背景音乐使用视觉效果（20分）评判视频的视觉效果，包括以下方面：- 视频的美学价值和视觉吸引力- 合适的摄影技巧和特效运用- 视频的整体视觉效果是否与主题相符故事表达（10分）评判视频的故事表达能力，包括以下方面：- 故事表达的连贯性和逻辑性- 视频中角色和情节的发展和呈现- 视频是否能够引起观众的共鸣和情感共鸣制作质量（10分）评判视频的制作质量，包括以下方面：- 视频的整体完成度和专业性- 是否有明显的技术或制作上的瑕疵- 视频的时长是否符合要求评分过程评分过程应遵循以下原则：1. 评委独立评分，不受他人干扰或影响。

2. 评委应对每个评分标准进行评分，并根据标准给出具体分数。

3. 评委应对每个参赛视频进行全面评估，避免片面评判。

4. 评分结果应由多位评委共同确定，以确保公正性和客观性。

结论本文档提供了视频竞赛的评分原则，以确保评分过程公正、客观。

在评分过程中，评委应根据创意与原创性、技术质量、视觉效果、故事表达和制作质量等标准进行评分，并遵循独立评分和多位评委共同确定评分结果的原则。