IPTV视频质量的多源特征提取与融合评价模型研究

视频质量客观评价至今仍是图像分析与理解，视频处理等领域的研究热点与挑战。本项目立足于项目组视频编解码、信息融合、质量评价等方面的丰富前期成果，针对IPTV视频，深入考虑其采集、编码、传输、解码等环节，结合人类视觉特性（HVS）与感兴趣区（ROI），利用统计分析、信息融合等方法，开展IPTV视频质量的多源特征提取与融合评价模型研究。具体内容包括（1）针对SSIM结合HVS、ROI的全参考融合评价模型。（2）针对IPTV视频的压缩域多源特征提取与无参考融合评价模型、针对解码视频的多源特征提取与无参考融合评价模型。（3）根据研究所得的中间成果以及系列评价模型，对视频编码技术进行改进。通过这些研究，得到与视觉感知更一致、更实时、更全面的全参考、无参考视频质量检测算法；在此基础上形成一个面向IPTV视频的质量评价原型系统。预期成果将更好地促进及应用于视频系统优化，通信质量监控，消费媒体定级等领域。

视频质量客观评价至今仍是图像分析与理解，视频处理等领域的研究热点与挑战。本项目立足于项目组视频编解码、信息融合、质量评价等方面的丰富前期成果，针对IPTV 视频，深入考虑其采集、编码、传输、解码等环节，结合人类视觉特性（HVS）与感兴趣区（ROI），利用统计分析、信息融合等方法，开展IPTV 视频质量的多源特征提取与融合评价模型研究。具体内容包括（1）针对SSIM/FSIM 结合HVS、ROI 的全参考融合评价模型。（2）针对IPTV 视频的压缩域多源特征提取与无参考融合评价模型、针对解码视频的多源特征提取与无参考融合评价模型。（3）根据研究所得的中间成果以及系列评价模型，对视频编码技术进行改进。通过这些研究，得到与视觉感知更一致、更实时、更全面的全参考、无参考视频质量检测算法；在此基础上，形成了一个视频图像质量评价的原型系统；发表和录用期刊论文16篇，会议论文4篇，拟出版质量评价、信息融合专著各1部；研究成果对视频系统优化，通信质量监控，消费媒体定级等领域均有很好的参考价值。