[发明专利]视频质量获取方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频处理技术，尤其涉及一种视频质量获取方法。

背景技术

随着视频处理技术的迅速发展，视频服务越来越受到人们的青睐，人们对于视频质量的要求也越来越高。

现有技术主要采用客观评价方法和主观评价方法两种来获取视频质量。客观视频质量评价方法通常通过计算原始视频信号与失真视频信号之间的均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）或峰值信噪比（Peak Signalto Noise Ratio，简称PSNR）来确定视频质量，而这类方法通常是与人类视觉感知有偏离的。主观评价方法是在引入人类视觉系统（Human VisualSystem,简称HVS）这一概念之后获得的，现有的方法是利用结构相似性度量（Structural Similarity Index Measurement system,简称SSIM）方法来获取视频质量，具体地，该SSIM方法可以通过亮度、对比度和结构信息三要素来计算视频序列中每一帧的图像质量，然后将各帧的图像质量进行加权平均作为视频质量。

但是，上述基于SSIM获取视频质量的方法仅限于对视频帧层级的处理，因此，采用现有技术获取的视频质量不准确。

发明内容

本发明提供一种视频质量获取方法，以获取准确的视频质量。

本发明提供一种视频质量获取方法，该方法包括：

接收待处理的视频；

获取视频帧层的显著性检测结果；

获取视频序列层的显著性检测结果；

根据所述帧层的显著性检测结果和所述序列层的显著性检测结果，获取所述视频的质量信息。

本发明还提供一种视频质量获取装置，该装置包括：

接收模块，用于接收待处理的视频；

帧层检测模块，用于获取视频帧层的显著性检测结果；

序列层检测模块，用于获取视频序列层的显著性检测结果；

质量获取模块，用于根据所述帧层检测模块和所述序列层检测模块，获取所述视频的质量信息。

本发明提供的视频质量获取方法，通过对待处理的视频进行处理，可以得到待处理视频的帧层的显著性检测结果和序列层的显著性检测结果，并利用帧层的显著性检测结果和序列层的显著性检测结果联合得到视频质量信息，从而使得该视频质量结果综合了视频帧层和序列层特性，进而得出的视频质量信息更符合人眼的感知结果，也更准确。

附图说明

图1是本发明视频质量获取方法实施例一的流程图；

图2是本发明视频质量获取方法实施例二的流程图；

图3是本发明视频质量获取装置实施例一的结构示意图；

图4是本发明视频质量获取装置实施例二的结构示意图。

具体实施方式

图1是本发明视频质量获取方法实施例一的流程图。如图1所示，本实施例提供的视频质量获取方法包括：

S101、接收待处理的视频。

具体地，视频可以分为视频帧层和视频序列层，其中，视频帧层是指构成视频的每一帧图像，视频序列层是指每一帧图像在播放时间上会有先后顺序，形成视频序列。

S102、获取视频帧层的显著性检测结果。

举例来说，本实施例可以先得到视频中每一帧图像的显著性检测结果，对各帧图像的显著性检测结果进行加权平均，获取视频帧层的显著性检测结果。

S103、获取视频序列层的显著性检测结果。

具体地，由于视频中运动对象的移动速度更易于引起人眼的关注，因此视频序列层的显著性检测结果可以通过考虑当前帧与前相邻帧之间的运动对象的移动速度得出。

S104、根据帧层的显著性检测结果和序列层的显著性检测结果，获取视频的质量信息。

具体地，视频的质量信息是由帧层的显著性检测结果和序列层的显著性检测结果共同决定的，因此，本实施例根据获取的帧层的显著性检测结果和序列层的显著性检测结果，来获取视频的质量信息，从而使得该视频的质量信息融合了视频帧层和视频序列层的检测结果。

本实施例提供的视频质量获取方法，通过对待处理的视频进行处理，可以得到待处理视频的帧层的显著性检测结果和序列层的显著性检测结果，并利用帧层的显著性检测结果和序列层的显著性检测结果联合得到视频质量信息，从而使得该视频质量结果综合了视频帧层和序列层特性，进而得出的视频质量信息更符合人眼的感知结果，也更准确。

图2是本发明视频质量获取方法实施例二的流程图。如图2所示，本实施例提供的视频质量获取方法包括：