数字视频质量视觉模型与度量标准

"Video Quality Vision Models and Metrics" 是一本专注于数字视频质量评估的书籍，由 Stefan Winkler 编写，他来自 Genista Corporation，位于瑞士蒙特勒。这本书全面探讨了视频质量以及视觉模型和度量标准，适用于图像和视频处理的专业人士。全书为电子版，非图片形式，文本清晰可复制，且全英文编写。 在数字视频质量方面，本书可能涵盖了以下几个关键知识点： 1. 视频压缩与失真：讨论了数字视频压缩技术如MPEG、H.264/AVC、HEVC等对视频质量的影响，包括压缩引起的量化噪声、块效应、运动估计误差等视觉失真。 2. 视觉模型：介绍了一系列用于模拟人类视觉系统的模型，如VQM（Video Quality Metric）、SSIM（Structural Similarity Index）、PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）等，这些模型可以帮助量化视频质量的主观感知。 3. 视频质量度量：详细阐述了各种客观和主观的视频质量评估方法，比如双盲测试、MOS（Mean Opinion Score）实验，以及如何将这些评估结果转化为可量化的度量标准。 4. 错误检测与隐藏：探讨了在网络传输中常见的错误，如丢包、误码等，以及如何通过错误检测和隐藏技术来保持视频质量。 5. 实时视频质量监控：介绍了在实时流媒体环境中如何实施视频质量的实时监测和控制，这对于在线视频服务提供商至关重要。 6. 高动态范围（HDR）和超高清（UHD）视频：针对新兴的视频技术，可能涉及HDR视频的视觉效果以及UHD分辨率下视频质量的提升和挑战。 7. 人工智能与深度学习应用：可能探讨了AI和深度学习在视频质量评估中的最新进展，如自动特征提取、模型训练等。 8. 标准化与最佳实践：书中可能包含了国际上关于视频质量评估的标准和推荐做法，如ITU-T和ISO的相关标准。 这本书对于从事视频编码、图像处理、视频传输、流媒体服务等相关工作的专业人士来说，是一份宝贵的参考资料，有助于他们理解和改进视频系统的整体质量。