3D视频质量评价PQM(Perceptual Quality Metric)算法

本文介绍了由萨里大学提出的PQM(Perceptual Quality Metric)算法,该算法用于3D视频质量评价,基于人眼视觉系统HVS理论。PQM在亮度和对比度失真量化上优于VQM标准,通过计算像素级和宏块级的失真来评估视频质量。实验在不同QP值下进行,验证了PQM的有效性。

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  该算法由英国萨里大学的P. Joveluro, H. Malekmohamadi, W.A.C Fernando, and A.M. Kondoz等人提出。该论文把2D视频质量评价上的客观评价标准推广到了3D视频上,其基本理论依据是人眼视觉系统(Human Visual System HVS)。论文提出的PQM(Perceptual Quality Metric)在3D质量评价上的测试结果要由于VQM(Video Quality Metric),该标准对图像质量下降和从像素级到序列级的量化误差敏感度较高。
  PQM标准量化了亮度和对比度的失真,它使用每一个宏块中像素的平均值来获得一个近似的权重。像素级的失真用下面的公式计算:
          这里写图片描述
  这里写图片描述是宏块t中各像素的亮度失真,这里写图片描述这里写图片描述分别是位置为i的像素在原始图像和受损图像的亮度。这里写图片描述这里写图片描述 分别是原始图像和受损图像宏块t里各像素的平均亮度。如果亮度差过小的话,

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