视频图像质量评价综述
常用 的视 频 图像质 量评 价主观 评价 方法有 双刺
激 连续质 量标 度法 、 双刺 激 损 伤 标度 法 和 单 刺 激连
视 频 图像 的质量进 行 评 价 ， 而 确 定视 频 系统 性 能 进
的好坏 ， 而损 伤评 价是 在经 过 多个 处理 环 节 后 再 对
续 质量评 价法 。所 有这些 主 观评价方 法都 有 自己的
对 目前 比较 常 用 的均 方 误 差 法 、 噪 比法 、 值 信 噪 比方 法 、 信 峰 均方 根误 差 方 法 和基 于 Ｈ Ｓ模 型 视 频 图 像 质 量 客 观 评 Ｖ
价 法 也 进 行 了分 析 和 论 述 。客 观 评 价 方 法 建 立 在 数 学 模 型 基 础 上 ， 具有 操 作 简 单 、 算 速 度 较 快 、 且 能 够 嵌 入 到 计 并
中国人 民公 安 大 学学报 （自然科 学版 ）
２１ ０ ２年 第 １期 Ｎ ． ０ ２ ｏ １２ １
）
总第 ７ 期 Ｓｍ １ １ ｕ ７
视 频 图 像 质 量 评 价 综 述
王 蓉 李 志 李 丽华 一， ， ，
（ ． 国人 民公 安 大 学 安 全 防 范 系 ， 京 １０ ３ ； １中 北 ０ ０ ８ ２ 中 国人 民公 安 大 学 安 全 防 范 技 术 与 风 险 评 估 公 安 部 重 点 实 验 室 ， 京 １０３ ； ． 北 ０ ０ ８ ３ 浙 江 警 察 职 业 学 院 ， 江杭 州 ． 浙 ３０１） １０ ８
到接 收端 ， 这些 处理 环 节 的优 劣 都 会 影 响 到最 终 的 图像 质量 。视频 监控 系统 的使用 很大程 度 上依赖 视 频 图像 的质 量 ， 以图 像 质量 评 价 方 法是 图像 工 程 所 的一个 重要 研究 方 向。 图像 质量 通常指 图像 的逼 真 度和 图像 的可 懂 度 ， 图像 的逼 真度 是 被 评 价 图 像 与标 准 图像 问细 节方 面 的差 异 ， 像 可懂 度 是 图 图
・
５ ・ ９
王 蓉 等 ： 频 图像 质 量 评 价 综 述 视
优 点和 局 限性 ， 目前 还没 有 一 种 通用 性 很 强 的 主观
上 的数值 ， 图像 的感 知 质 量 之 间 没 有 必 然 联 系 。 与
评 价方 法 ， 实际 应用 中 ， 据具体 评价 目标 可 以考 在 根
系统 中 的优 点 。
关键 词 视 频 监 控 系统 ；主 观 质 量 评 价 ； 观 质 量 评 价 ；Ｈ Ｓ 客 Ｖ ；图 像 处 理
中图分类号 Ｔ ３ １ ４ Ｐ９．１
０ 引 言
视 频 图像 的质 量进 行评 价 。 主 观评 价 法要 依 赖 评 价人 员 的评 估 结果 ， 评价 人 员主要 由专 业人 员和 非专业 人员 构成 。评价 人员
基 金 项 目 公安部重点研究计 划项 目； 中央高校基本科研业务 费专项资金 资助 ， 目编号 ：０ １ Ｓ ０ ９ 公安 部科技基础 工 项 ２ｌＲ Ｃ ２ ；
作 专 项 项 目 ， 目编 号 ：０ １ Ａ Ｊ ０ ８ 项 ２ １Ｇ Ｂ Ｃ １ 。
作者简 介 王 蓉（９１ ， １７一） 女， 汉族 ， 辽宁人， 博士， 副教授， 主要研究方向： 数字图像处理。
像 整体 和 细节 的总 体 概 念 。 目前 ， 用 的视 频 图 像 常
质量 的评 价方法 主要 有主 观评价 法和 客观评 价法 。
１ 视 频 图像 质 量 的 主 观 评 价 法
视 频 图像质量 的 主观评 价方 法有 质量评 价和 损 伤评 价两种 方式 ， 中质量 评 价 是 在 理想 条 件 下 对 其
了保 证评 价数 据具 有 统 计 的特 性 ， 价 人 员 的人 数 评
不 应少 于 １ ５人 。主 观评 价 法 中的 每个 评 价 过 程都 要 遵循 一定 的测试 程 序 ， 主要 有 说 明示 范 和 评 价 打 分 阶段 。在评 价过 程 中 ， 首先 ， 评价人 员要 根据 事先 规 定 的评 价标 准 、 分 标 准 以及 自己 的经 验 对估 ； 然后 ， 根据 每位评 价人 员 给 出的评估 结果 进 行 综 合 分析 、 处理 ； 最后 ， 根据
综合 评判 结果 得 到 的视 频 图像 质 量 最 终评 价 结 果 。 通 常对 图像质 量 的评 价 可 分 为很 好 、 较好 、 般 、 一 较 差 和极差 ５个 等级 。 由于主观 评价法 的评 价标 准容 易 建立 ， 价便 于实 施 ， 以这 种方 法是 目前 常用 的 评 所 视 频 图像 质量 评价 方法 。
摘
要 图像 质 量 评 价 方 法 的研 究 是 视 频 监 控 系 统 的基 础 技 术 之 一 。该 文 综 合 论 述 视 频 图 像 质 量 的 主 观 评 价 法
和客 观评 价 法 。主 观 评 价 方 法 主 要 通 过 人 的观 看 对 图像 质 量 进 行 评 价 ， 合视 频 图 像 质 量 的 评 价 ； 是 ， 方 法 受 适 但 该 人 的 主观 因素 和 观 察 环 境 客 观 因素 的 影 响 较 大 ， 此 评 价 结 果 的稳 定 性 较 差 ， 能 应 用 于 实 时 传 输 的场 合 。 该 文 因 不
随着 信息 技 术 的高 速 发 展 ， 频 监 控 系统 与 计 视
算机 技术 、 网络技 术 紧密相 连 ， 已发展成 一个 防范 能
的选择应 该具 有广 泛 的代 表性 ， 有一 定 的判 断分 并
析 能力 ， 能够 较快 地 接 受 和掌 握 评 价方 法 ， 时 ， 同 为
力极 强 的综 合 系统 。在 视 频 监 控 系统 中 ， 频 图像 视 要 经 过采集 、 压缩 、 传输 、 处理 、 存储 等过 程才 能传 输
数字电视图像质量评价方法综述
２ ０ １ ３ 年３ 月 月刊 总第２ ５ １ 期
为 了满 足条 件 （ ３） 和 （ ５） 。应 该 设 置 室
内照 明 。
若 ＨＤＴ Ｖ 达 不 到
条件 （ ８）规 定 值 之 前 ， 应满足 高 ≥ ２ ８ ｏ ，宽
性 能 的优 劣 及 质 量 的 高 低 ，最 终 应 以 要 测 试 方 法 是 主 观 评 价 。主 观 评 价 是 观 众 对 电 视 图 像 和 伴 音 的 质 量 评 价 为 直 接 利 用 观 看 者 对 被 测 系 统 图像 质 量
２ ． １ 信 号源
评价系统信号源 一方面直接提供
字电视基本图像质量评价表1数字电视图像质量主观评价观看条件采用双刺激连续质量标度项目sdtv参数值皿t1参数值1观看距离46倍图像高度3倍图像高度不仅需要对被测系统的输2显示屏幕的峰值亮度70cdm2150250cdm23束流截止时屏幕亮度与峰值亮度之比002同左出图像进行现实评分同4暗室中黑电平亮度与峰值亮度之比约o01同左时也要对被测系统的输入5显示器背景亮度与峰值亮度之比约015同左图像进行显示评分其中6室内环境光照明宜低同左输入图像作为评价的基准7背景光和照明光光源的色温d黼同左8背景光部分对观看员的张角高43
（ 如彩条信号 、黑场信号 、多波群信号
主 观 评 价 系 统 方 框 图 如 图 １所 价 的 基 准 图像 信 号 。 对 于 所 评 价 的 电
等） 送 入 被 测 电 视 制 作 播 出系 统 ，然 示 。 主 观 评 价 结 果 除 了 直 接 与被 测 系 视 标 准 信 号 源 设 备 ，包 括 评 价 用 显 示 后 通过 技 术指 标 （ 如幅 频 特性 、信 噪 比 、 统 的 性 能 有 关 以 外 ， 同 时 还 与 评 价 器 等 都 应 该 采 用 高 质 量 设 备 ， 因为 基
立体视频质量评价方法的研究综述
立体视频质量评价方法的研究综述立体视频是一种可以提供更加真实感的观影体验的多媒体形式。
与传统的二维视频不同，立体视频可以用于增强虚拟现实、增强现实、电影院等场景中。
在立体视频的研发与应用过程中，对其质量的评价成为一个重要的研究内容。
本文将对立体视频质量评价方法的研究进行综述。
首先，立体视频质量评价的目标是确定立体视频中的各种质量问题，并提供相应的质量度量标准。
传统的二维视频评价方法与立体视频评价方法不能直接应用，因为立体视频包含了近距离和远距离的深度信息。
针对这一问题，研究者提出了多种立体视频质量评价方法。
一种常用的方法是基于主观评价，即通过人类观看立体视频并给出评分来评价其质量。
这种方法需要大量的测试数据和人力资源，且耗费时间和经济成本较高。
为了解决这一问题，研究者发展了许多客观评价算法。
这些算法根据立体视频的特征来评估其质量，例如深度图像的一致性、视差图像的准确性等。
其中包括结构相似性指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）等。
然而，这些客观评价方法通常只能提供一种或者有限的质量比较结果，并不能全面评价立体视频的质量。
为了解决这个问题，一些研究者提出了基于机器学习的方法。
这些方法通过训练一个模型来预测立体视频的质量，从而实现对立体视频质量的准确评价。
训练模型时，需要大量的标注数据，即带有主观评分的立体视频。
这些数据可以通过主观评价方法收集得到。
然后，利用这些数据进行模型的训练，最终实现对立体视频质量的预测。
这种方法具有较高的准确性和稳定性，但模型的构建和训练过程比较复杂，需要较大的计算资源。
此外，还有一些综合方法结合了主观评价和客观评价的优点。
这些方法将主观评价结果与客观评价指标相结合，综合考虑了人的主观感受和具体的质量指标，提高了评价结果的准确性和可信度。
综上所述，立体视频质量评价是一个重要的研究领域。
现有的方法包括主观评价、客观评价和基于机器学习的方法。
未来的研究方向包括探索更准确和全面的立体视频质量评价方法，提供更好的立体视频观影体验。
视频质量评价算法研究
视频质量评价算法研究随着互联网时代的到来，视频成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，视频播放的流畅度和画质却不时出现问题，特别是在网络不稳定的情况下。
如何评价视频质量，提高视频播放的流畅度和画质成为了亟待解决的问题。
本文将围绕着视频质量评价算法进行研究探讨。
一、视频质量评价算法综述视频质量评价算法是通过对视频画面进行比较，判断不同画面的差异，从而对视频质量进行评价的一种方法。
随着技术的不断进步，视频质量评价算法也不断发展和完善。
主要的评价方法包括主观评价、客观评价和混合评价。
1、主观评价主观评价是指将视频质量评价交由人类进行判断和决策。
这种方法以主观的感受为基础，通过调查问卷和专家评分等方式得出最终结果。
主观评价的优点在于能够考虑到人类主观感受因素，但是其结果往往不够客观，易受评价者个体差异和心理因素等影响。
2、客观评价客观评价是使用计算机算法对视频质量进行评价。
常用的评价指标包括PSNR、SSIM、VQM等。
其中PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）是评估峰值信噪比，SSIM（Structural Similarity Index）是结构相似性指数，VQM（Video Quality Metric）是视频质量度量。
客观评价的优点在于结果可以客观准确，但是其评价指标较为单一，未能全面考虑视频质量的多个方面。
3、混合评价混合评价是将主观评价和客观评价结合起来，使用多种评价方法综合评价视频质量。
这种方法能够综合考虑视频质量的多个方面，但是其结果容易受到主观评价的影响，需要更多的评价数据和评价指标的参与。
二、视频质量评价算法的实现方法为了实现视频质量评价算法，常用的实现方法包括基于传统的图像处理技术和深度学习技术两种方法。
1、基于传统的图像处理技术基于传统的图像处理技术主要是通过提取视频画面的特征，然后通过计算不同特征之间的差异，从而实现视频质量的评价。
具体实现方法包括直方图均衡化、滤波器等传统的图像处理方法。
自然图像质量评价方法综述
自然图像质量评价方法综述随着数字图像技术的飞速发展，人们对图像素质的要求越来越高。
图像质量评价是一项非常重要的任务，对于图像压缩、图像传输、图像处理等领域都有着重要的应用价值。
自然图像是我们日常生活中的常见场景，其质量的评价对于普通用户来说也具有很高的参考价值。
本文将综述一些现有的自然图像质量评价方法。
一、主观评价方法1. 双重比较方法双重比较法是最早用于图像质量评估的方法，它要求参与者比较两张图像的质量，并选择哪张图像更好。
但是，这个方法并不能被广泛应用，因为它需要精心选择试验对象，并且实验结果受到听力和视力的影响。
单刺激比较法通常用于在一组具有相同的坏点图像中比较瑕疵图像的相对质量。
参与者被要求将所有的图像按照质量排序。
优点是可以通过调整坏点程度对图像进行定量评估。
3. 直接评价方法直接评价法要求参与者评价图像质量，并确定一个0到100的分数。
这个方法的优点是易于实施和分析，但也有一些缺点，比如与主观主义有关，没有考虑到不一致性和效度的问题。
1. 图像信息度量图像信息度量法是一种常见的客观评价方法，它基于信息论概念来计算图像中的信息量。
比如，失真图像的熵值会变大，因为失真会导致图像具有更多的无意义信息。
2. 结构相似性度量结构相似性度量法是一种流行的客观评价方法，它可以用于衡量两幅图像之间的结构相似性。
其本质是一种方差测量方法，通过测量图像块之间的相似程度来计算图像的结构相似性指数。
3. 视网膜显著性度量视网膜显著性方法模拟了视网膜在人眼中的响应，从而提供了直观的图像质量评估方法。
这个方法可以衡量图像中的显著区域，并提供一些关于图像显著性的统计分析。
综上所述，不同的自然图像质量评价方法都具有其独特的优势和适用性。
因此，在进行图像质量评估时，需要根据实际情况选择不同的评价方法。
视频物体检测技术综述
视频物体检测技术综述随着社交媒体和数字娱乐的快速发展，视频内容的需求日益增长。
为了提供更好的用户体验，视频物体检测技术得到了广泛应用。
视频物体检测技术是一种对视频数据进行分析和理解的方法，旨在从视频中准确识别和跟踪出现的物体。
本文将对视频物体检测技术进行综述，介绍其基本原理、常用方法和应用领域。
一、基本原理和方法1.1 图像物体检测技术基本原理图像物体检测是视频物体检测的基础，其核心原理是将输入图像中的每个像素与预定义的目标类别进行比较，然后根据比较结果确定物体是否存在于图像中。
常见的图像物体检测方法包括基于区域的方法（如Selective Search和Region Proposal Network）和基于深度学习的方法（如Faster R-CNN和YOLO算法）。
1.2 视频物体检测技术基本原理视频物体检测技术在图像物体检测的基础上，通过对连续帧的检测结果进行分析和整合，从而实现对视频中物体的准确跟踪和检测。
常见的视频物体检测方法有两类：one-shot方法和tracking-by-detection方法。
one-shot方法通过对视频中的每一帧进行独立的物体检测，然后将结果整合得到物体的轨迹信息。
而tracking-by-detection方法则在视频序列中对目标进行连续跟踪，并根据每一帧的检测结果对目标进行更新和修正。
二、常用方法2.1 传统的视频物体检测方法传统的视频物体检测方法主要是基于视觉特征工程和目标跟踪技术。
其中，视觉特征工程方法主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征和运动特征等。
目标跟踪技术则是通过对目标的运动轨迹进行建模和预测，实现对视频中目标的准确定位和跟踪。
2.2 基于深度学习的视频物体检测方法基于深度学习的视频物体检测方法近年来得到了广泛应用，其核心思想是利用深度神经网络模型对视频数据进行特征学习和检测。
常见的基于深度学习的视频物体检测方法有Two-Stream网络、I3D网络和Tube-CNN网络等。
全参考图像质量评价综述_褚江
计 算 机 应 用 研 究 Application Ｒesearch of Computers
Vol. 31 No. 1 Jan. 2014
全参考图像质量评价综述
褚
摘
*
江，陈
强，杨曦晨
（ 南京理工大学 计算机科学与工程学院，南京 210094 ） 要： 图像质量评价是图像处理领域内一项很有意义的研究课题。 客观图像质量评价方法可分为全参考评
SSIM（ x， y） = （ 2 μ x μ y + C1 ） （ 2 σ x σ y + C2 ） 2 2 2 （ μ2 x + μ y + C1 ） （ σ x + σ y + C2 ） （ 8）
0
引言
数字图像在获取、 处理、 压缩、 存储和传输过程中会经受各
评价方法。 最简单的全参考评价方法为均方误差 （ MSE ） 和峰值信噪
［3 ］ 比（ PSNＲ） ， 它们直接对参考图像和失真图像的像素灰度值
种类型的退化， 这些退化会影响图像的视觉效果 。 一般来说， 图像质量评价方法分为主观评价方法和客观评价方法
［1 ］
计算简单、 意义明确， 但是不能很好地与人的主观感 进行计算， 受保持一致
［4 ， 5 ］
。图
。随着对人类视觉系统 （ HVS ） 认识的深入， 人
［6 ， 7 ］
像质量评价的目的就是评价图像质量的好坏 ， 最好也最直接的 这就是主观评价方法， 但是这种 方法就是直接让观察者观看 ， 因此， 图像质量评价的主要目标 方法不能应用于实时系统中 ， 就是设计出客观的图像质量评价方法 ， 使之与人的视觉感知保 持一致。 根据能够得到的参考图像 （ 原始图像 ） 信息的多少， 客观 图像质量评价方法通常可以分为三类 ， 分别为全参考图像质量 评价、 半参考图像质量评价和无参考图像质量评价
图像处理中的图像质量评价与图像增强技术研究
图像处理中的图像质量评价与图像增强技术研究图像处理是一门研究如何利用计算机技术对图像进行处理和分析的学科。
在现代社会中，图像处理技术已经广泛应用于各个领域，如医学影像分析、远程感知、计算机视觉等。
然而，在图像处理的过程中，图像质量评价和图像增强技术是两个重要的问题。
本文将从图像质量评价和图像增强技术两个方面，来探讨图像处理中的相关研究内容。
一、图像质量评价图像质量评价是图像处理中常用的一个重要指标，它可以用来评价图像的清晰度、对比度和色彩等特征。
图像质量评价的目的是帮助我们找出图像中存在的问题，以便进一步采取措施对图像进行处理和修复。
1. 主观评价主观评价是人眼对图像质量的直观感受。
在主观评价中，一些训练有素的观察者被要求对一组图像进行评价，然后通过统计分析得到图像的质量评分。
主观评价的优点是能够真实地反映人眼对图像的感受，但其缺点在于评分的主观性和人为因素的干扰。
2. 客观评价客观评价是利用计算机算法对图像进行分析和评价。
常用的客观评价方法包括均方根误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指标（SSIM）等。
这些评价指标可以通过计算图像的差异性来得到图像质量评分，客观评价的优点在于能够自动化地进行评价，但其缺点是无法完全代表人眼对图像的感受。
二、图像增强技术图像增强技术是指通过各种算法和方法对图像进行处理，以改善图像的质量和细节。
图像增强技术的目的是使图像更加清晰、锐利、对比度更高和色彩更鲜艳。
1. 空域增强技术空域增强技术是指在图像的像素级别上进行处理，包括直方图均衡化、空间滤波和锐化等。
其中，直方图均衡化是一种常用的增强技术，它通过对图像的像素值进行线性变换，使图像的直方图分布更均匀，从而增加图像的对比度和细节。
2. 频域增强技术频域增强技术是指将图像从空域转换到频域进行处理，然后再将图像转换回空域。
其中，快速傅里叶变换（FFT）和小波变换是常用的频域增强技术。
通过对图像的频谱进行分析和处理，可以改善图像的细节和对比度。
图像处理技术的图像质量评估与评价方法
图像处理技术的图像质量评估与评价方法在图像处理技术的发展过程中，图像质量评估与评价方法起着至关重要的作用。
图像质量评估是指对经过处理的图像进行质量判断和评估的过程，通过对图像质量的准确评估，可以帮助人们选择最佳的图像处理算法和优化图像处理的结果。
本文将介绍图像质量评估的相关概念、常用方法以及评价指标。
我们来了解一些图像质量评估的基本概念。
图像质量评估分为参考图像质量评估和无参考图像质量评估两种方法。
参考图像质量评估是通过将经处理的图像与原始图像进行比较，从而评估图像质量。
而无参考图像质量评估则是直接对图像进行评估，无需参考标准。
图像质量评估还可以分为主观评价和客观评价两种方法。
主观评价是通过人类视觉系统进行评价，通常需要一些受试者对图像进行评分。
客观评价则是通过计算机算法进行评价，使用各种图像质量评估指标衡量图像的质量。
接下来，我们将介绍一些常用的图像质量评估方法。
首先是主观评价方法，这些方法通常需要人类主观感受来评价图像质量。
其中，有意见分数法、比较评定法、排序方法等。
意见分数法是通过要求评价者给出一定的分数来评价图像质量。
比较评定法是让评价者选择哪个图像质量更好或更差。
排序方法是让评价者对一组图像进行排序，从而确定图像质量的优劣。
这些方法可以得到相对准确的图像质量评价结果，但需要耗费时间和人力资源。
除了主观评价方法，还有一些客观评价方法被广泛应用于图像质量评估。
其中，结构相似性指数（SSIM）是一种常用的客观评价指标。
SSIM通过比较图像的亮度、对比度和结构等特征来评估图像质量。
另一个常用的客观评价指标是峰值信噪比（PSNR），它是通过计算图像中的信号与噪声之比来评估图像质量。
还有一些其他的客观评价指标，如均方误差（MSE）、感知亮度误差（LPIPS）等。
这些客观评价指标可以通过计算机算法自动进行评价，具有快速、准确的特点。
除了上述方法，还有一些特殊场景下的图像质量评估方法。
例如，在图像压缩领域，可以使用压缩比、编码效率等指标来评估图像质量。
视频图像质量评估算法的研究与应用
视频图像质量评估算法的研究与应用随着互联网和数字媒体的发展，视频图像的质量评估越来越受到重视。
视频图像质量是指对视频图像的主要视觉特征，如清晰度、亮度、对比度和色彩等进行客观和主观评价的过程。
准确评估视频图像质量对于视频的采集、传输和显示具有重要意义，因此，研究和应用视频图像质量评估算法变得至关重要。
一、视频图像质量评估算法的研究进展1. 主观评价方法主观评价方法是通过人的视觉感知对视频图像的质量进行评估。
这种方法需要大量的被试者参与实验，通过对他们的问卷调查和主观评价结果统计来对视频图像质量进行评估。
虽然主观评价方法具有较高的准确性，但其过程复杂、耗时且受到被试者主观因素的影响。
2. 客观评价方法客观评价方法通过计算机算法对视频图像的特征进行分析来评估视频图像质量。
这种方法不受人为主观因素的影响，能够快速、可靠地评估视频图像的质量。
其中，基于图像处理的客观评价方法是应用最广泛的方法之一。
它通过对视频图像的特征提取、边缘检测、对比度调整等处理来分析和评估视频图像的质量。
二、视频图像质量评估算法的应用领域1. 视频采集和传输视频采集和传输是指在摄像机或其他设备上采集视频，并通过网络传输到目标终端。
在这个过程中，视频图像质量评估算法可以帮助实时监测视频质量，及时发现并解决传输过程中的问题，确保视频图像的清晰度和稳定性。
2. 视频编辑和后期制作视频编辑和后期制作是指在视频制作过程中对拍摄的素材进行剪辑、特效添加等处理，最终形成一个完整的视频作品。
视频图像质量评估算法可以帮助编辑人员评估和选择素材的质量，从而提高视频制作过程的效率和质量。
3. 视频播放和显示视频播放和显示是指将制作好的视频通过播放设备在屏幕上呈现给观众。
视频图像质量评估算法可以帮助播放设备进行实时的图像质量监测和优化，从而提供更好的观看体验。
4. 视频监控和安防视频监控和安防是指通过视频摄像头等设备对特定区域进行实时监控和录像，以保障安全和管理。
基于深度学习的视频质量评价方法研究综述
基于深度学习的视频质量评价方法研究综述作者：杨文兵邱天张志鹏施博凯张明威来源：《现代信息科技》2024年第07期收稿日期：2023-08-31基金项目：2021年江门市创新实践博士后课题研究资助项目（JMBSH2021B04）；广东省重点领域研发计划（2020B010*******）DOI：10.19850/ki.2096-4706.2024.07.017摘要：互联网时代充斥着海量的质量参差不齐的视频，低质量的视频极大地削弱人的视觉感官体验同时对储存设备造成极大压力，进行视频质量评价（VQA）势在必行。
深度学习理论的发展为视频质量评价提供了新的思路，首先简单介绍视频质量评价理论知识和传统的评价方法，其次对基于深度学习的评价模型进行神经网络分类——2D-CNN和3D-CNN，并分析模型的优缺点，再次在公开数据集上分析经典模型的性能表现，最后对该领域存在的缺点和不足进行总结，并展望未来的发展趋势。
研究表明：公开的数据集仍不充足；无参考的评价方法最具发展潜力，但其在公开数据集上的性能表现一般，仍有很大的提升空间。
关键词：深度学习；视频质量评价；2D-CNN；3D-CNN中图分类号：TP391.4；TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）07-0073-09Literature Summary of Video Quality Assessment Methods Based on Deep LearningYANG Wenbing， QIU Tian， ZHANG Zhipeng， SHI Bokai， ZHANG Mingwei（Joint Laboratory of Digital Optical Chip of Wuyi University and Institute of Semiconductor Research， Chinese Academy of Sciences， Jiangmen 529020， China）Abstract： The Internet era is full of a large number of videos with uneven quality. Low quality videos greatly weaken people's visual and sensory experience and cause great pressure on storage equipment. Therefore， Video Quality Assessment （VQA） is imperative. The development of Deep Learning theory provides a new idea for video quality evaluation， which is of great significance to video quality evaluation. Firstly， the theoretical knowledge of video quality evaluation and traditional evaluation methods are briefly introduced， and then the evaluation models based on Deep Learning are classified by neural network （2D-CNN and 3D-CNN）， and the advantages and disadvantages of the models are analyzed. Then the performance of the classical models is analyzed on the open data set. Finally， the defects and deficiencies in this field are summarized， and the future development trend is forecasted. The research shows that the open data set is still insufficient， and the evaluation method without reference has the most potential for development， but its performance on the open data set is average， and there is still a lot of room for improvement.Keywords： Deep Learning; VQA; 2D-CNN; 3D-CNN0 引言視频在拍摄、压缩及传输过程中，不可避免地会出现失真问题。