数字视频质量评估在视频压缩、处理以及视频通信领域中起着十分重要的作用。本文深入研究了数字视频的客观质量评估方法,提出了几种新的数字视频客观质量评估方法,以及一种基于水印技术的视频误码掩盖方法,并结合人的视觉特性提出了一种适用于梯度—门限边缘检测算子的改进方法。 主要研究成果为: 1.结合人类视觉的亮度掩盖和空间复杂度掩盖效应,首先提出了一种简单的无参考方块效应测度;根据人眼对运动物体的跟踪特性,以及人眼视角的范围和聚焦的能力,提出了方块效应群的概念,确定了新的方块效应空间联合机制,进而给出了一个与人眼视觉特性较为一致的方块效应测度。 2.在分析方块效应的形成原因的基础上,提出了一种在编码端降低方块效应的方法。该方法通过调整编码端DCT系数的量化,平滑相邻块边界处的量化误差,从而达到降低方块效应的目的。 3.提出了一种适用于自然场景压缩恢复视频的无参考质量评估方法。该方法根据视频的时间相关性以及人眼对物体运动的视觉感知特性,利用序列中具有较高空间复杂度的平动物体在相邻图像对应区域中的变化评价视频的质量。 4.基于脆弱性水印的特点,提出了一种部分参考数字视频质量评估方法。在视频序列中隐性嵌入所需的水印信息,在解码端提取可能受到损伤的水印,并与原始水印比较,根据恢复水印的损伤程度评估恢复视频的质量。 5.利用数字水印传递额外信息的能力,提出了一种有效的视频误码掩盖方法。在压缩视频码流中隐藏额外的运动矢量信息,通过比较从水印提取的运动矢量与视频解码得到的运动矢量进行误码检测,并对恢复视频中的错误块进行时域误码掩盖。 6.提出一种新的全参考视频质量评估方法,该方法根据失真图像与参考图像梯度的相关系数来描述图像的内容失真,结合图像的亮度失真来评价视频序列中各图像的质量。 7.结合人的视觉特性,提出对图像的梯度进行亮度和空间复杂度掩盖的思想,在此基础上提出了提高梯度—门限边缘检测算子性能的改进算法。图像梯度方向的确定易受噪声的影响,容易导致错误的空间复杂度掩盖区域。本文提出了准确确定空间复杂度掩盖区域的方法,提高了边缘检测算法的性能。