一种鲁棒高效的视频运动目标检测与跟踪算法 被引量：14

1

作者 刘少华 张茂军 +1 位作者 熊志辉 陈旺 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1055-1062,共8页

提出了一种视频运动目标的快速检测和稳定跟踪算法,目标检测使用减背景法,用均值法构造背景图像,提出一种基于熵能和广义高斯分布的局部自适应阈值选取算法,可有效克服噪声的影响,采用基于特征匹配的目标跟踪方法,提出一种LICS(Logarith... 提出了一种视频运动目标的快速检测和稳定跟踪算法,目标检测使用减背景法,用均值法构造背景图像,提出一种基于熵能和广义高斯分布的局部自适应阈值选取算法,可有效克服噪声的影响,采用基于特征匹配的目标跟踪方法,提出一种LICS(Logarithm illuminance contrast statistic)特征,该特征能够更加充分有效地表征目标,可在光照和目标姿态变化的情况下实现刚体目标的稳定跟踪,使用Kalman滤波限制搜索匹配范围以减小计算量,用目标子区域匹配的方法解决目标相互遮挡时的跟踪问题,实验结果表明,该算法在运动目标检测效果、跟踪稳定性和运行时间方面都有良好的性能。 展开更多

关键词 目标检测与跟踪 熵能 广义高斯模型 自适席阈值

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基于广义高斯分布的贝叶斯概率矩阵分解方法 被引量：14

2

作者 燕彩蓉 张青龙 +1 位作者 赵雪 黄永锋 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2793-2800,共8页

贝叶斯概率矩阵分解方法因较高的预测准确度和良好的可扩展性,常用于个性化推荐系统,但其推荐精度会受初始评分矩阵稀疏特性的影响.提出一种基于广义高斯分布的贝叶斯概率矩阵分解方法GBPMF(generalized Gaussian distribution Bayesian... 贝叶斯概率矩阵分解方法因较高的预测准确度和良好的可扩展性,常用于个性化推荐系统,但其推荐精度会受初始评分矩阵稀疏特性的影响.提出一种基于广义高斯分布的贝叶斯概率矩阵分解方法GBPMF(generalized Gaussian distribution Bayesian PMF),采用广义高斯分布作为先验分布,通过机器学习自动选择最优的模型参数,并基于Gibbs采样进行高效训练,从而有效缓解矩阵的稀疏性,减小预测误差.同时考虑到评分时差因素对预测过程的影响,在采样算法中添加时间因子,进一步对方法进行优化,提高预测精度.实验结果表明:GBPMF方法及其优化方法 GBPMF-T对非稀疏矩阵和稀疏矩阵均具有较高的精度,后者精度更高.当矩阵非常稀疏时,传统贝叶斯概率矩阵分解方法的精度急剧降低,而该方法则具有较好的稳定性. 展开更多

关键词 个性化推荐系统 贝叶斯概率矩阵分解 机器学习 广义高斯分布 稀疏矩阵

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雷达鸟类目标微多普勒贝叶斯增强算法

3

作者 杨磊 孙卫天 +2 位作者 毛欣瑶 夏亚波 桑婧隺 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期505-516,共12页

针对传统恒虚警率(constant false-alarm rate,CFAR)方法难以探测鸟类目标的问题,提出一种基于时频(time-frequency,TF)域鸟类目标微多普勒贝叶斯增强算法。首先,以鸟类目标扑翼模型为基础,建立雷达回波信号及微多普勒模型。其次,考虑... 针对传统恒虚警率(constant false-alarm rate,CFAR)方法难以探测鸟类目标的问题,提出一种基于时频(time-frequency,TF)域鸟类目标微多普勒贝叶斯增强算法。首先,以鸟类目标扑翼模型为基础,建立雷达回波信号及微多普勒模型。其次,考虑短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT),对回波信号进行时频分析。针对STFT加窗操作影响分辨率及其对杂波敏感的问题,引入广义高斯分布对先验自适应建模,在贝叶斯推理方式下实现时频域微多普勒特征增强。考虑到目标非多普勒特征非平滑,后验分布计算困难,提出用近端未调整朗之万算法(proximal unadjusted Langevin algorithm,P-ULA)进行高效求解。仿真及实测实验数据表明,所提算法不仅能够有效抑制背景噪声,而且可以在一定程度上保留微多普勒特征的连续性。 展开更多

关键词 雷达鸟类目标探测 微多普勒特征 短时傅里叶变换 广义高斯分布 贝叶斯学习

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改进的小波域自适应阈值煤尘图像去噪 被引量：6

4

作者 张伟 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第8期247-249,共3页

煤尘图像在采集和传输过程中受到了噪声的污染。基于Bayes shrinke的小波域自适应阈值去噪算法取得了较好的图像去噪效果,但其阈值的参数估计是在假定噪声和信号不相关情况下得到的,使得其去噪效果降低。提出了一种改进的小波域自适应... 煤尘图像在采集和传输过程中受到了噪声的污染。基于Bayes shrinke的小波域自适应阈值去噪算法取得了较好的图像去噪效果,但其阈值的参数估计是在假定噪声和信号不相关情况下得到的,使得其去噪效果降低。提出了一种改进的小波域自适应阈值去噪算法,从而改进了广义高斯分布模型参数的估计方法,并在增加计算量不大的情况下提高了参数估计精度。用改进的小波域自适应阈值去噪算法对煤尘图像进行去噪处理。仿真结果表明,新算法提高了煤尘图像的去噪效果,并且计算量较小,能够满足对煤尘浓度实时测量的要求。 展开更多

关键词 广义高斯分布 小波域自适应阈值 图像去噪 煤尘图像

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基于广义高斯最大似然估计的小波域类LMMSE滤波算法 被引量：5

5

作者 李军侠 水鹏朗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2853-2857,共5页

基于小波系数服从广义高斯分布,该文采用最大似然(ML)准则估计普通图像在子带上的系数方差。该文提出的估计子是一个子带自适应因子和一个β次幂均值的乘积。与最近提出的SI-AdaptShr,LAWMAP和其它一些算法相比,所提出的算法取得了更好... 基于小波系数服从广义高斯分布,该文采用最大似然(ML)准则估计普通图像在子带上的系数方差。该文提出的估计子是一个子带自适应因子和一个β次幂均值的乘积。与最近提出的SI-AdaptShr,LAWMAP和其它一些算法相比,所提出的算法取得了更好的去噪效果。进一步,一种简化的算法产生用于去除SAR图像的斑点噪声。这种新算法可以大大减少运算量,对大尺度的SAR图像后处理有帮助。 展开更多

关键词 SAR图像去噪 广义高斯分布 口次方平均值 方差估计子

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基于最小Bayes风险的小波域局部自适应图像去噪 被引量：5

6

作者 武海洋 王慧 程宝琴 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第A12期3238-3240,3245,共4页

简要介绍了广义高斯分布的基本概念和小波系数的分布特性,分析了BayesShrink法的原理并指出其存在的不足。以冗余小波变换为基础,利用子带内小波系数之间的相关性,提出了一种局部自适应的图像去噪策略。以当前小波系数为中心,选取尺寸... 简要介绍了广义高斯分布的基本概念和小波系数的分布特性,分析了BayesShrink法的原理并指出其存在的不足。以冗余小波变换为基础,利用子带内小波系数之间的相关性,提出了一种局部自适应的图像去噪策略。以当前小波系数为中心,选取尺寸合适的邻域窗口,以该窗口为单位估计相应的理想标准差和局部阈值,再通过软化处理达到系数收缩的目的。实验表明,该算法能有效滤除图像噪声,较好地保留了图像纹理和细节等重要信息,取得了较高的峰值信噪比和较好的视觉效果。 展开更多

关键词 图像去噪 广义高斯分布 最小贝叶斯风险 冗余小波变换 阈值

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基于小波视觉模型的乘性水印算法 被引量：4

7

作者 黄儿松 刘金华 文汝红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期2165-2168,2173,共5页

虽然小波域加性水印算法具有较好的不可感知性,但其鲁棒性较弱。因此,结合小波域视觉模型,提出了一种基于小波视觉模型的乘性图像水印算法。在水印嵌入过程中,为平衡水印的不可感知性和鲁棒性,以中频子带作为水印嵌入空间,并根据图像的... 虽然小波域加性水印算法具有较好的不可感知性,但其鲁棒性较弱。因此,结合小波域视觉模型,提出了一种基于小波视觉模型的乘性图像水印算法。在水印嵌入过程中,为平衡水印的不可感知性和鲁棒性,以中频子带作为水印嵌入空间,并根据图像的频域敏感度、亮度敏感度、纹理复杂度确定水印的嵌入强度。在水印检测过程中,采用广义高斯分布(GGD)对小波系数的统计特性进行刻画,并通过奈曼—皮尔逊(NP)准则确定水印系统的检测阈值,给出了水印系统的虚警概率和检测概率之间的接收者操作特征(ROC)曲线关系。最后通过实验测试了该算法在抗压缩、叠加噪声、缩放和剪切等攻击时的鲁棒性能。仿真结果表明:该算法具有较好的检测性能以及在抗攻击时具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 数字水印 广义高斯分布 小波变换 视觉模型 接收者操作特征曲线

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基于连分式的广义高斯分布的参数估计 被引量：4

8

作者 杨兴明 陈海燕 王刚 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期991-996,共6页

近年来,使用广义高斯分布拟合的子带小波系数的统计模型被广泛地用于图像分类、修复、去噪和分析等图像处理中,而广义高斯分布的参数拟合问题一直是该领域中的一个重要的瓶颈问题。文章针对该问题提出用连分式迭代来实现广义高斯分布的... 近年来,使用广义高斯分布拟合的子带小波系数的统计模型被广泛地用于图像分类、修复、去噪和分析等图像处理中,而广义高斯分布的参数拟合问题一直是该领域中的一个重要的瓶颈问题。文章针对该问题提出用连分式迭代来实现广义高斯分布的参数估计,连分式迭代具有算法稳定、收敛域广、计算精度高、迭代速度快等特性;构造了基于连分式的广义高斯分布形状参数β的迭代格式。实验结果表明在不同方差噪声时,基于连分式迭代算法在计算时间复杂度和精度上优于牛顿迭代算法,而且收敛性不受初始值等参数制约,总能收敛到最优值附近。 展开更多

关键词 图像处理 广义高斯分布 连分式迭代 牛顿-拉夫森迭代 矩估计

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可变先验贝叶斯学习稀疏SAR成像 被引量：3

9

作者 沈笑云 廖仙华 +2 位作者 孙卫天 夏亚波 杨磊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1781-1790,共10页

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在稀疏成像中,传统贝叶斯机器学习算法存在先验固化、成像结果容易过拟合等问题。提出一种可变成像先验贝叶斯(varying imaging prior Bayes,VIP-Bayes)学习稀疏SAR成像算法。首先,引入... 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在稀疏成像中,传统贝叶斯机器学习算法存在先验固化、成像结果容易过拟合等问题。提出一种可变成像先验贝叶斯(varying imaging prior Bayes,VIP-Bayes)学习稀疏SAR成像算法。首先,引入可动态灵活表征目标散射特征的广义高斯分布先验。然后,在贝叶斯推理框架下进行分层建模,后验分布推导。最后,针对常规吉布斯采样算法无法采样复杂后验分布的问题,引入哈密顿蒙特卡罗(Hamiltonian Monte Carlo,HMC)采样算法进行求解。另外,考虑到HMC算法对非平滑后验分布无法采样,因此引入近端算子,进行近端梯度近似,提出近端-HMC(proximal-HMC,P-HMC)算法。P-HMC算法可有效解决非平滑后验采样问题。因而可实现VIP-Bayes稀疏成像。通过仿真数据进行算法有效性验证,选取SAR实测数据与多种算法进行成像对比实验,利用相变热力图对算法成像性能进行定量分析,验证了所提算法的实用性和优越性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 贝叶斯学习 哈密顿蒙特卡罗算法 广义高斯分布

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基于广义变分模型的自适应图像去噪算法 被引量：3

10

作者 王益艳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第11期3033-3036,共4页

通过分析全变分(TV)去噪模型的优缺点,提出了一种新的改进算法。该算法根据最大后验概率(MAP)和马尔可夫随机场(MRF)的理论,推导出一个广义变分的图像去噪模型,并对平衡正则化项和数据保真项的Lagrange乘子λ进行了自适应改进,最后采用... 通过分析全变分(TV)去噪模型的优缺点,提出了一种新的改进算法。该算法根据最大后验概率(MAP)和马尔可夫随机场(MRF)的理论,推导出一个广义变分的图像去噪模型,并对平衡正则化项和数据保真项的Lagrange乘子λ进行了自适应改进,最后采用了一种鲁棒性好和边缘保持能力强的势函数,结合梯度加权最速下降法和半点格式的数值迭代算法对自适应的广义变分去噪模型寻优求解。实验结果表明,新模型能很好地应用于图像去噪,与现有的算法相比,在峰值信噪比有所提高的同时,图像的主观视觉效果也更好。 展开更多

关键词 全变分模型 最大后验概率 马尔可夫随机场 位势函数 广义高斯分布

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基于广义高斯模型的多时相SAR图像变化检测 被引量：2

11

作者 袁增云 胡召玲 《江苏师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第1期74-78,共5页

基于广义高斯模型和Kittler-Illingworth(KI)准则获取SAR比值差异图像的最佳分割阈值,实现多时相SAR图像的非监督变化检测.以徐州市云龙湖畔同一地区2个时相的SAR图像为例进行了试验研究.试验结果表明:与其它的变化检测方法相比,所采用... 基于广义高斯模型和Kittler-Illingworth(KI)准则获取SAR比值差异图像的最佳分割阈值,实现多时相SAR图像的非监督变化检测.以徐州市云龙湖畔同一地区2个时相的SAR图像为例进行了试验研究.试验结果表明:与其它的变化检测方法相比,所采用的变化检测算法能更有效地从多时相SAR图像中提取变化信息. 展开更多

关键词 广义高斯分布(ggd) 变化检测 Kittler-Illingworth(KI)算法 多时相SAR图像

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基于Q-shift双树复数小波系数的纹理图像检索 被引量：2

12

作者 蔡蕾 张春雨 +1 位作者 李斌 王琪 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1252-1257,共6页

提出了基于Q-shift双树复数小波变换(DT-CWT)系数统计模型的纹理图像检索。与实数小波变换不同的是,Q-shift DT-CWT交替地使用近似1/4群延迟采样的滤波器组,提取具有平移不变性和良好方向选择性的图像特征。为了减少特征向量的维数,提... 提出了基于Q-shift双树复数小波变换(DT-CWT)系数统计模型的纹理图像检索。与实数小波变换不同的是,Q-shift DT-CWT交替地使用近似1/4群延迟采样的滤波器组,提取具有平移不变性和良好方向选择性的图像特征。为了减少特征向量的维数,提出用广义高斯分布(GGD)统计模型拟合Q-shift DT-CWT系数的分布,克服了传统使用均值和方差描述图像特征缺乏分类准确性和检索精度不高的缺点,最后用KLD(Kullback-Leibler distance)测度进行纹理图像检索。对Brodatz图像库的仿真表明,新方法较DT-CWT+GGD+KLD组合算法查准率提高3.75%,较基于Gabor+加权均值方差(WMV)组合算法查准率提高了22.56%。 展开更多

关键词 纹理图像检索 Q-shift双树复数小波变换(DT-CWT) 广义高斯分布(ggd) KLD

原文传递

基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索 被引量：2

13

作者 殷明 王治成 于立萍 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第10期258-263,269,共7页

针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的... 针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的稀疏表示,与传统小波相比,可有效捕捉图像的边缘轮廓等纹理信息,与非下采样轮廓波相比,具有更高的计算效率。利用广义高斯分布函数对图像NSST高频子带系数的统计特征进行分析,RI-LPQ描述算子直接提取图像特征,采用具有权重系数的相似性测度公式对Brodatz图像库进行纹理图像检索。实验结果表明,与传统小波和轮廓波的方法相比,NSST统计特征方法的平均检索率分别提高4.77%和1.44%,纹理图像检索方法的平均检索率分别提高7.36%和1.98%。 展开更多

关键词 非下采样剪切波变换 广义高斯分布 纹理图像检索 旋转不变的局部相位量化 特征提取 特征融合

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基于CNN噪声分离模型的噪声水平估计算法 被引量：2

14

作者 徐少平 刘婷云 +2 位作者 李崇禧 唐祎玲 胡凌燕 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1060-1070,共11页

现有的噪声水平估计(noise level estimation, NLE)算法通常采取先将图像内容信号与噪声信号分离,然后基于分离出的噪声信号估计出图像噪声水平值的实现策略.由于仅有噪声图像本身的信息可以利用,这些算法为保证噪声分离的准确性设计了... 现有的噪声水平估计(noise level estimation, NLE)算法通常采取先将图像内容信号与噪声信号分离,然后基于分离出的噪声信号估计出图像噪声水平值的实现策略.由于仅有噪声图像本身的信息可以利用,这些算法为保证噪声分离的准确性设计了各种复杂的处理过程,导致其执行效率偏低.为此,提出一种新的基于卷积神经网络噪声分离模型的NLE算法.首先,对大量原始无失真图像施加不同噪声水平的高斯噪声获得噪声图像集合,然后利用卷积神经网络构建一个专门从噪声图像中分离噪声信号获得噪声映射图(noise mapping)的预测模型.考虑到噪声映射图的系数值具有类高斯分布特性,利用广义高斯分布(generalized Gaussian distribution, GGD)模型对噪声映射图建模并以模型参数值作为反映图像噪声水平高低的特征值.最后,利用改进的BP神经网络将该特征值映射为最终的噪声水平预测值.大量实验数据表明:所提出的NLE算法在预测准确度和执行效率2个方面的综合性能优于现有的NLE算法,更具实用价值. 展开更多

关键词 噪声水平估计 噪声分离 卷积神经网络 广义高斯模型 噪声水平感知特征 噪声水平值映射

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基于冗余小波变换的医学超声图像去斑噪算法 被引量：1

15

作者 鄢薇 侯建华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第26期174-176,共3页

医学超声图像中固有的斑点噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了后续的图像分析和诊断。提出了一种基于冗余小波变换的超声图像去斑算法,首先对含斑图像进行对数变换,将乘性噪声变成加性噪声;再对转换后图像做冗余小波分解;在小波系... 医学超声图像中固有的斑点噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了后续的图像分析和诊断。提出了一种基于冗余小波变换的超声图像去斑算法,首先对含斑图像进行对数变换,将乘性噪声变成加性噪声;再对转换后图像做冗余小波分解;在小波系数服从广义高斯分布的前提下,计算每个小波高频子带的贝叶斯萎缩阈值,利用软阈值方法修正小波系数。实验结果表明,该算法去斑性能优于传统的空间域滤波和正交小波阈值去噪方法。 展开更多

关键词 医学超声图像 斑点噪声 冗余小波变换 广义高斯分布 贝叶斯萎缩阈值

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小波域图像水印的最优相关检测器

16

作者 周四清 陈潮填 余英林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第5期64-65,共2页

假设水印是已知二值序列,原图像小波系数是取值广义高斯分布的独立同分布随机变量,对于乘性水印嵌入方法,基于水印嵌入强度的最大似然估计,该文推导出小波域图像水印的一个最优相关检测器,即水印相关检测必须与检测数据的β次幂作相关运... 假设水印是已知二值序列,原图像小波系数是取值广义高斯分布的独立同分布随机变量,对于乘性水印嵌入方法,基于水印嵌入强度的最大似然估计,该文推导出小波域图像水印的一个最优相关检测器,即水印相关检测必须与检测数据的β次幂作相关运算,其中是广义高斯分布的形状因子。 展开更多

关键词 小波域 图像水印 最优相关检测器 广义高斯模型

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基于高阶统计量的对称分布信号检测 被引量：1

17

作者 赵倩 李宏伟 余绍权 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第6期565-569,共5页

本文研究高斯噪声中具有对称分布的随机信号检测问题,提出了一种基于偶数阶高阶统计量的信号检测方 法。该方法利用高阶累积量估计的渐近正态性,采用随机变量Taylor展开的方法估计高阶累积量估计的方差,再对偶数阶 的高阶累积量进行归... 本文研究高斯噪声中具有对称分布的随机信号检测问题,提出了一种基于偶数阶高阶统计量的信号检测方 法。该方法利用高阶累积量估计的渐近正态性,采用随机变量Taylor展开的方法估计高阶累积量估计的方差,再对偶数阶 的高阶累积量进行归一化处理,将信号的检测转化为一般的X2检验问题,并通过仿真实验以广义高斯褶积信号为例对其 检测性能进行分析。 展开更多

关键词 高阶统计量 广义高斯分布 信号检测 Χ^2检验

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一种基于DCT系数重组的降参考3D视频质量评价方法

18

作者 袁其政 高影 +1 位作者 沈力波 邵枫 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期759-765,共7页

针对3D视频质量评价,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)系数重组的降参考质量评价方法。方法主要包括4D数据集构造、DCT变换与重组和降参考(RR)质量评价3个阶段。在4D数据集构造阶段,通过联合视频的空间域、视点域和时间域信息构造包含3... 针对3D视频质量评价,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)系数重组的降参考质量评价方法。方法主要包括4D数据集构造、DCT变换与重组和降参考(RR)质量评价3个阶段。在4D数据集构造阶段,通过联合视频的空间域、视点域和时间域信息构造包含3D视频全部信息的4D数据集;在DCT变换与重组阶段,首先对数据集进行DCT变换,然后筛选复杂度较高的DCT系数进行重组,得到能够表征3D视频质量的重组系数集;在RR质量评价阶段,首先采用广义高斯分布(GGD)函数对重组后DCT系数集的每个子带进行建模,然后利用系数距离函数和频率比距离函数评估3D视频质量。实验结果表明,本文提出的方法与主观评价结果有较好的相关性,符合人类视觉系统(HVS)。 展开更多

关键词 降参考质量评价 离散余弦变换(DCT)变换和重组 广义高斯分布(ggd) 人类视觉系 统(HVS)

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