随着移动终端的发展和网络技术的越来越成熟,网络多媒体应用得到了飞速的发展。视频已经在网络多媒体系统中成为重要组成部分,因此对视频质量的要求也日益严格。视频平滑度是衡量视频质量的重要参考标准,本文针对视频平滑度提出一种评价算法。常见视频质量问题一种是由于网络质量差或者受到各种干扰,导致视频在传输过程中出现了视频信息误码;另一种是由于时间久远,限制与当时的存储技术,存影像资料由于播放次数过多造成划伤,片基变形等诸多原因造成视频中出现问题,本文重点介绍了马赛克问题和斑点问题。此外,还重点研究了图像常见的特征以及提取特征的方法分类。人眼的直接观察是评价视频质量最准确的方法,视频的抖动(即视频的平滑度)是视频质量的另外一个重要参考标准,目前学术界针对上述常见问题引起的质量问题进行研究,大多集中在对视频中的马赛克、斑点问题进行检测,但对于视频的平滑度信息研究还很少。视频平滑度的好坏直接决定了视频的质量,因此本文提出了无参考视频平滑度的评价方法对视频的平滑度评估来完善补充对视频质量的评价。该方法使用ORB特征对视频帧进行描述,使用FLANN算法进行相邻两幅视频帧特征点的匹配筛选,再结合二维运动模型对相邻两帧图片的运动参数进行估计,继而得到视频序列的平移轨迹和旋转轨迹,对轨迹进行高斯滤波除去其随机抖动成分,对剩余成分计算其抖动次数,来完成对视频平滑度的评价。实验结果表明,该算法能够有效地对视频中的抖动进行检测而实现无参考的对视频平滑度做出评价。本方法不仅仅是使用了图片的信息,而且重点利用了视频之间的连续信息对视频评价,能够对视频的质量进行良好的评价。