[发明专利]一种视频序列失真评价方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及多媒体通信领域，具体涉及一种视频序列失真评价方法。

背景技术

目前，多媒体技术日新月异，各类视频处理技术快速发展，人们对高质量视频的需求也日益高涨。对原始视频序列进行有损压缩、传输等处理往往会引入失真，使得处理后的视频序列与其对应的原始视频序列不同，而这些不同一般导致视频序列的视觉质量相对于原始视频序列的视觉质量有所下降。本说明书中，“视频序列”指对无损的“原始视频序列”处理后得到的有损的视频序列。视频质量评估技术，作为各类视频处理技术优劣的判定准则，其重要性也日渐突显。总的来说，视频质量评估可分为主观质量评估和客观质量评估两大类。

主观质量评估要求有大量人员参加，并且在严格的测试环境当中得到各测试人员对各被测视频序列的主观评分。常用的测试方法有ITU-R BT.500-11测试方法。主观质量评估需要大量的人才和时间，并且过程复杂，成本较高。

客观质量评估一般采用定量的方法测量视频中的平均失真，其方法通常为：首先，将视频序列每一帧图像划分为若干局部区域，通过以下两类方法求取该局部区域的失真：1)有参考模型：求取视频序列中每个局部区域与视频序列对应的原始视频序列中相应局部区域像素值的不同，通过一定运算将所述像素值的不同定量为一个数值，作为该局部区域的失真，例如，将视频序列每一帧划分为以一个像素为单位的局部区域，求取视频序列中各像素与其对应的原始视频序列中相应像素之间的平方误差作为各局部区域的失真；2)无参考模型：根据视频序列中每个局部区域的像素信息，利用一个特定的算子来预测该局部区域中某类图像失真(如块效应，模糊等)的程度，将这个程度定量为一个数值，作为该局部区域的失真。之后，利用所有局部区域失真的平均值来评价视频序列的失真程度，其失真程度越大，视频序列的主观质量越差。客观质量评估方法由处理器自动计算实现，无需人工参与，效率高，评估时间短，结果不具有时变性。

客观质量评估主要存在的问题是其评估结果不能与主观评分的结果高度一致。导致这种结果的一个原因是根据局部区域失真求取整个视频序列的平均失真的一般方法为简单的代数平均，其中并没有考虑以下三个重要的视觉因素：

1)人眼对一帧图像中不同局部区域的失真敏感度有很大差别；

2)视频中某一帧的相邻帧的失真对该帧的失真产生的视觉影响；

3)每一帧由于播放时刻不同，对视频序列平均失真产生的感知影响。

因此，一种结合人眼视觉特性，对视频序列局部区域失真进行处理，求取接近于人眼视觉感知的视频序列平均失真计算方法对提升客观质量评估方法的性能举足轻重。

获得视频序列局部区域失真的方法多种多样，目前已经有许多成熟的算法，例如，1)图像中每个像素作为一个局部区域，计算视频序列中各像素与原始视频序列中对应像素的差值的平方或者绝对值，作为各局部区域的失真；2)图像中每个像素作为一个局部区域，计算视频序列中各像素周围s×r块(即宽s个像素、高r个像素的块，下同)与原始视频序列中对应s×r块的结构相似度(Structural Similarity，详见参考文献[1])，作为各局部区域的失真；3)将图像划分为m×n块，每个m×n块为一个局部区域，计算视频序列中各m×n块对应的时间域噪声(temporal noise，详见参考文献[2])，作为这各局部区域的失真；4)将图像划分为m×n块，每个m×n块为一个局部区域，计算视频序列中各m×n块对应的块效应强度(blocking artifact，详见参考文献[3])，作为各局部区域的失真。上述局部区域失真计算方法中，方法1)、2)和3)为有参考模型的例子，方法4)为无参考模型的例子。

人眼对一帧图像中不同局部区域的失真敏感度不同，失真敏感度越低，则相同强度局部区域失真对应的视觉感知强度越低。失真敏感度主要受到以下四个因子的影响：

1)局部区域对应的背景区域纹理的对比度掩蔽效应(contrast masking)。一般来说，纹理的对比度(也称纹理强度)越强，人眼对该局部区域的失真敏感度越低。纹理强度可以用背景区域像素值的方差来近似估计。其中，背景区域指局部区域在视频序列或者视频序列对应的原始视频序列中的对应位置及其邻域构成的区域。