为了客观地评价视频图像的质量,提出了一种基于无参考视频平滑度的评价方法.该方法使用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点来描述视频帧,并通过使用仿射变换和FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)算法,得...为了客观地评价视频图像的质量,提出了一种基于无参考视频平滑度的评价方法.该方法使用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点来描述视频帧,并通过使用仿射变换和FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)算法,得出相邻两幅视频帧中特征序列的平移轨迹和旋转轨迹,然后对轨迹进行高斯滤波和计算其抖动次数,最后计算出整个视频序列相邻两帧图像的参数序列,并得出视频平滑度.由于该算法无需借助任何参考图像,仅依靠待评价图像本身的信息就可以进行质量评价,因此使用更加简便.与标准视频图像检测结果相比,采用该方法所得出的检测结果具有极高的吻合度,完全满足实用性要求.展开更多
文摘为了客观地评价视频图像的质量,提出了一种基于无参考视频平滑度的评价方法.该方法使用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点来描述视频帧,并通过使用仿射变换和FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)算法,得出相邻两幅视频帧中特征序列的平移轨迹和旋转轨迹,然后对轨迹进行高斯滤波和计算其抖动次数,最后计算出整个视频序列相邻两帧图像的参数序列,并得出视频平滑度.由于该算法无需借助任何参考图像,仅依靠待评价图像本身的信息就可以进行质量评价,因此使用更加简便.与标准视频图像检测结果相比,采用该方法所得出的检测结果具有极高的吻合度,完全满足实用性要求.
