資料介紹
視頻中時間域上的閃爍干擾是影響視頻質量的因素之一,對閃爍干擾的準確辨識不但有利于視頻質量的自動分析與診斷,而且能夠與干擾去除和質量增強算法形成反饋機制,促進此類算法的自適應性。以監控視頻中的閃爍干擾為研究對象,研究發現閃爍干擾信號的差分信號服從拉普拉斯分布。基于拉普拉斯分布的特性和小概率事件的思想,在視頻時間域差分信號中采用迭代擬合方法,有效地分離出差分信號中影V向閃爍干擾辨識的客觀運動差分信號;同時,運用人眼視覺系統的最小可感知差異(JND)理論,通過量化閃爍干擾的頻率和閃爍幅度得到閃爍干擾辨識指標,對閃爍干擾進行了有效的無參考辨識,并通過受試者工作特征(ROC)曲線驗證了提出的無參考閃爍干擾辨識指標在正負樣本的分類上具有比較理想的效果,提出的無參考算法在閃爍干擾辨識方面具有較好的性能。
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