为有效地完成视频稳像评价任务,根据摄像头状态及场景中有无运动目标,将视频分为四类,并对每一类视频的稳像评价难点进行了分析。针对摄像头运动的条件下,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)无法正确评价视频稳像效果的问题,...为有效地完成视频稳像评价任务,根据摄像头状态及场景中有无运动目标,将视频分为四类,并对每一类视频的稳像评价难点进行了分析。针对摄像头运动的条件下,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)无法正确评价视频稳像效果的问题,提出了基于全局运动矢量角变化(variation of intersection angles,VIA)的方法来衡量两段视频的稳定程度。由于场景中运动目标对PSNR及VIA的计算均有影响,针对固定背景存在运动目标的情况,提出了基于背景重叠区域的PSNR方法;而在动态背景条件下,通过筛选运动目标上的运动矢量,有效去除前景运动目标对于全局运动矢量计算的干扰。实验证明,提出的评价体系,能够在不同类别的视频中去除运动目标带来的干扰,正确评价各类视频的稳像效果。展开更多
文摘为有效地完成视频稳像评价任务,根据摄像头状态及场景中有无运动目标,将视频分为四类,并对每一类视频的稳像评价难点进行了分析。针对摄像头运动的条件下,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)无法正确评价视频稳像效果的问题,提出了基于全局运动矢量角变化(variation of intersection angles,VIA)的方法来衡量两段视频的稳定程度。由于场景中运动目标对PSNR及VIA的计算均有影响,针对固定背景存在运动目标的情况,提出了基于背景重叠区域的PSNR方法;而在动态背景条件下,通过筛选运动目标上的运动矢量,有效去除前景运动目标对于全局运动矢量计算的干扰。实验证明,提出的评价体系,能够在不同类别的视频中去除运动目标带来的干扰,正确评价各类视频的稳像效果。
