基于视频模糊质量的评价(五)

本文介绍了视频模糊质量评价的方法,包括SMD2函数的应用及如何通过Contourlet变换域求模糊度。SMD2函数作为SMD函数的升级版,能够更有效地区分清晰图像与模糊图像;Contourlet变换则提供了一种评估图像模糊度的有效手段。

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写在前面:如果想了解更多关于视频模糊质量评价的内容,可以查看我自己前面写的文章,这已经是第五篇了。

2.5.3 SMD2函数

注:这里引用这篇博客,感谢博主的分享!

关于SMD2的解释,其实上面那篇博客的解释已经将的很明白了。我说一下我自己的见解:这就好像一个差动放大器(学过电子相关专业的应该懂),就是将两个差值的值放大,SMD2函数起得就是这样的效果。在说SMD2时,先说一下SMD函数。下面是SMD函数的方程:

在一副模糊图片中,它们之间的灰度的差值会比较小,所求得的的SMD函数的值也会比较小。所以我们也同样可以运用SMD函数来进行模糊值的评价。而SMD2函数则是SMD函数的升级版。公式如下:

像前面说的,这其实就是一个差动放大器,能将有的差异利用乘法这个特殊的运算将其变得更大。这就更好的起到了将清洗图像和模糊图像分辨出来的效果。相关的代码可以查看上面的那篇博客,我不再附了。

2.5.4 利用Contourlet变换域来求模糊度

关于Contourlet变换域的内容,我从网上能查找很多,有很多关于Contourlet的论文可以借鉴,我自己觉得这个研究起来比较深奥,我就没有多关注了,有兴趣的可以去找找相关的论文查阅。

3 结语

从这里开始,这篇相关于视频模糊评价相关的连载就到此结束了,感谢拜读!

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