基于SSIM的无线视频码率变化聚类识别算法.docx

资料分类:科技学院 上传会员:布加加 更新时间:2021-02-20
需要金币1000 个金币 资料包括:完整论文 下载论文
转换比率:金额 X 10=金币数量, 例100元=1000金币 论文字数:8861
折扣与优惠:团购最低可5折优惠 - 了解详情 论文格式:Word格式(*.doc)

摘要:随着移动通信技术的不断发展,流媒体视频在无线环境下的应用得到普及。然而,网络环境所存在的不稳定性可能导致误码率高以及阻塞丢失严重的情况,从而严重影响用户的观看体验。为此,无线视频传输过程中需动态识别视频码率变化情况,以匹配无线信道的时变特性。

本文提出一种基于结构相似度的无线视频码率识别算法SBCRA(SSIM based bitrate clustering recognition algorithm)。首先,本文采用结构相似度(SSIM)计算视频帧质量,并计算相邻帧质量数据之间的相似程度;然后基于二叉树分裂方法,以相邻帧质量相似度值最小的帧序号为分裂点对帧区间进行递归分裂;最后依据分裂结果完成无线视频码率聚类,实现码率变化情况的识别。实验结果表明,所提出的算法可根据视频帧质量数值分布特性对相同码率自动聚类,码率变化情况的识别结果准确。

【关键词】  码率变化识别 无线视频 结构相似度 视频帧质量 聚类算法

 

目录

摘要

Abstract

1.绪论-1

1.1聚类算法的研究历史-1

1.2聚类算法的研究现状-2

1.3课题研究的意义-2

2图像质量评价方法-3

2.1全参考图像质量评价方法-3

2.2部分参考图像质量评价方法-4

2.3无参考图像质量评价方法-4

3 SBCRA 聚类识别算法-5

3.1 SSIM-5

3.2码率识别-6

3.3本文设计的算法-7

3.3.1相邻帧相似测度-8

3.3.2二叉树分裂-8

4. 实验仿真结果与分析-9

4.1实验仿真结果-10

4.2性能比较-13

5.结束语-13

参考文献-15

致谢-17

相关论文资料:
最新评论
上传会员 布加加 对本文的描述:从信息粒度的角度来看,就会发现聚类和分类的相通之处,使得很多分类的方法也可以用在聚类方法中。基于模糊的聚类方法是涉及事物之间的模糊界限时按一定要求对事物进行分类的......
发表评论 (我们特别支持正能量传递,您的参与就是我们最好的动力)
注册会员后发表精彩评论奖励积分,积分可以换金币,用于下载需要金币的原创资料。
您的昵称: 验证码: