Abstract-This paper föreslår en kvalitetsbedömning utan referens för digital video som omfattas av H.264/avancerad videokodningskodning. Den föreslagna mätmetoden omfattar två huvudsteg: kodning av feluppskattning och perceptuell viktning av detta fel. Feluppskattningar beräknas i transformdomänen, förutsatt att diskret cosinustransform (DCT) koefficienter korrumperas genom kvantisering buller. DCT-koefficientfördelningarna modelleras med hjälp av Cauchy eller Laplace sannolikhetstäthetsfunktioner, vars parameterisering utförs med hjälp av kvantiserade koefficientdata och kvantiseringssteg. Parameteruppskattning baseras på en maxlikelihood-uppskattningsmetod kombinerad med linjär förutsägelse. Den linjära förutsägelseschemat drar nytta av korrelationen mellan parametervärden vid granne DCT rumsliga frekvenser. När det gäller den perceptuella viktningsmodulen är den baserad på en spatiotemporal kontrastkänslighetsfunktion som tillämpas på DCT-domänen som kompenserar bildplanets rörelse genom att beakta det mänskliga ögats rörelser, nämligen smidig jakt, naturlig drift och sakkadiska rörelser. Videorelaterade ingångar för den perceptuella modellen är rörelsevektorerna och bildhastigheten, som också extraheras från den kodade videon. Tester av subjektiv videokvalitet har utförts för att validera resultaten av mätningen. En uppsättning av 11 videosekvenser, som spänner över ett brett spektrum av innehåll, har kodats på olika bithastigheter och resultatet var föremål för kvalitetsbedömning. Resultaten visar att de kvalitetsresultat som beräknas av den föreslagna algoritmen är väl korrelerade med de genomsnittliga åsiktspoäng som är förknippade med den subjektiva bedömningen. Index Termer-H.264 bildkvalitet, no-reference (NR) metrisk, parameteruppskattning, videokvalitet.
En reviderad PPNR-no-referensmodell presenteras i REF som uppskattar videokvaliteten med hjälp av uppskattade DCT-koefficienter som härleds med hjälp av maximal sannolikhetsteknik.
No-Reference Quality Assessment of H.264/AVC Encoded Video
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}