Abstract-Med den ökande efterfrågan på videobaserade applikationer, har tillförlitlig förutsägelse av videokvalitet ökat i betydelse. Under de senaste åren har många metoder och mätvärden för videokvalitet föreslagits med varierande komplexitet och noggrannhet. I detta dokument inför vi ett klassificeringssystem för objektiva metoder för bedömning av videokvalitet med fullständig och reducerad referensnivå. Vårt klassificeringssystem klassificerar först en metod utifrån om naturliga visuella egenskaper eller perceptuella (mänskliga visuella system) egenskaper beaktas. Vi subklassificerar vidare naturliga visuella egenskaper metoder i metoder baserade på naturlig visuell statistik eller naturliga visuella egenskaper. Vi subklassificerar perceptuella egenskaper metoder i frekvens-eller pixel-domän metoder. Enligt vårt klassificeringssystem går vi igenom och jämför modellerna för objektiv videokvalitet i medialager för både standardupplösning och högupplöst video. Vi finner att den naturliga visuella statistiken baserad MultiScale-Structural SIMilarity index (MS-SSIM), den naturliga visuella funktionen baserad Video Quality Metric (VQM), och den perceptual spatio-temporal frekvens-domain-baserad MOtion-baserad Video Integrity Evaluation (MOVIE) index ger bästa prestanda för LIVE Video Quality Database. Index Termer-Full-referens metrisk, objektiv videokvalitet, perceptuell videokvalitet, reducerad-referens metrisk.
En undersökning som klassificerar och jämför aktuella objektiva videokvalitetsbedömningsalgoritmer finns i REF.
Objective Video Quality Assessment Methods: A Classification, Review, and Performance Comparison
{'venue': 'IEEE Transactions on Broadcasting', 'journal': 'IEEE Transactions on Broadcasting', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}