基于双目时空内在推理机制的3D视频质量盲评估方法

    公开(公告)号:CN108259891A

    公开(公告)日:2018-07-06

    申请号:CN201810172989.2

    申请日:2018-03-02

    Applicant: 上海大学

    Inventor: 王永芳 朱芸 帅源

    Abstract: 本发明公开了一种基于双目时空内在推理机制的3D视频质量盲评估方法。首先,通过双目时空内在推理机制将3D视频的两个视点分别分解成多通道视频,包括能预测部分和不确定部分。结合左右视点和双目差值图的能预测部分和不确定部分得到6个通道的视频。然后,对每个视频建立多通道自然视频(Natural video statistics,NVS)统计模型,并提取NVS模型的统计参数作为视频质量的特征。最后,采用一个AdaBoosting径向基函数网络对数据进行训练得到一个将特征映射为视频质量的模型。本发明方法在IRCCYN和IMCL两个通用3D视频数据库上进行试验,都具有较高的鲁棒性和准确性。

    基于内容的视频包优先级分配方法

    公开(公告)号:CN107371029A

    公开(公告)日:2017-11-21

    申请号:CN201710503913.9

    申请日:2017-06-28

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于内容的视频包优先级分配方法,首先,根据NAL类型得到初始的slice优先级顺序,参数集优先级最高,I帧、P帧的优先级次高。然后用显著性加权的结构相似性来表示空域感知重要性,用运动活动性表示时域感知重要性,并联合得到空时域感知优先级。将优先级信息写入到NAL 头文件中避免了产生额外的码流开销。信道解析NAL头文件,获取NAL类型和时空域感知优先级指标,从而确定每个视频包的优先级顺序。在丢包网络环境中,从低优先级开始丢弃,对高优先级的视频包予以保护。在解码端采用拷贝前一帧的简单方法进行错误隐藏得到解码视频。本发明方法在相同丢包率的情况下,视频质量比随机丢包方法得到的视频质量高,提高了视频传输的鲁棒性。

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