一种基于GoP显著性加权的视频质量评价方法

    公开(公告)号:CN107888905B

    公开(公告)日:2019-09-06

    申请号:CN201711021805.4

    申请日:2017-10-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于GoP显著性加权的视频质量评价方法,具体包括:将视频序列分离为多组GoP;得到每组GoP的质量分数及每组GoP中I帧图像的显著值;利用每组GoP中I帧图像的显著值对所有的GoP的质量分数进行加权,求得整个视频序列的质量分数。利用每组GoP的显著性不同,对所有GoP进行显著性加权得出整个视频的质量分数,提高对视频质量评价的结果的准确性;同时在求取每组GoP显著值时,利用I帧在整组GoP中影响该GoP中帧数量最多的特性,以I帧单帧的显著值替代了整组GoP的显著值,减少了计算量。

    一种基于背景噪音频散曲线自动化提取方法

    公开(公告)号:CN116577829A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310541609.9

    申请日:2023-05-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于背景噪音频散曲线自动化提取方法,包括:利用天然地震面波数据,以需要计算的台站点为虚拟震源点,将其它台站点观测到的背景噪音信号与其做互相干,从而得到以参考台站点到各个台站点的虚拟炮集记录剖面。将虚拟炮集剖面分不同方向分别进行处理,给定地层速度的先验信息,计算各个时段上包含面波有效信号时窗内正负两个方向上的平均信噪比,设置阈值自动化筛选两个方向上的最优时段,分别将其叠加形成虚拟炮集剖面。分别选取参考道,将其它台站记录的虚拟炮集资料与之进行非线性信号比较并将其叠加,选择正支、负支或两者融合之一的频散谱采用图像处理的方法自动化提取频散曲线,极大的提高了低频段的分辨率要求。

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