[发明专利]一种基于机器学习的立体视频客观质量评价方法有效

专利信息
申请号: 201310224787.5 申请日: 2013-06-05
公开(公告)号: CN103338379A 公开(公告)日: 2013-10-02
发明(设计)人: 蒋刚毅;唐先伟;郁梅;陈芬;邵枫;彭宗举;王晓东;李福翠 申请(专利权)人: 宁波大学
主分类号: H04N17/00 分类号: H04N17/00;H04N13/00
代理公司: 宁波奥圣专利代理事务所(普通合伙) 33226 代理人: 周珏
地址: 315211 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 机器 学习 立体 视频 客观 质量 评价 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种视频质量评价技术,尤其是涉及一种基于机器学习的立体视频客观质量评价方法。 

背景技术

随着视频编码技术和3D显示技术的快速发展,3D视频成功地吸引了公众的眼球;由两个视点构成的立体视频是最简单的3D视频格式,3D视频的研究始于立体视频。立体视频在经过采集、处理等一系列的环节后,不可避免的会产生失真。立体视频质量评价就是对失真后的视频进行质量评估的技术,这对于立体视频技术的发展具有重要意义。 

立体视频质量评价方法可以分为主观评价和客观评价两类方法,主观评价方法虽然可以得到更为准确的结果,但是其评价过程费时费力难以在实际应用中得到推广;客观评价方法具有操作简单、成本低和易于实现等特点,已成为立体视频质量评价的研究热点。 

立体视频客观质量评价是一个新兴的研究领域,相应的研究工作极少。目前已有的客观质量评价方法大部分的思路是,直接采用2D图像/视频质量评价的方法对立体视频的每一个视频帧/每一视点进行评价,然后采用加性加权的方式组合得出立体视频的客观评价值。这种简单的以2D图像/视频质量评价的方法扩展而来的立体视频客观质量评价方法得出的客观结果与主观感知之间的一致性并不理想。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于机器学习的立体视频客观质量评价方法,其能够客观地反映立体视频受到各种压缩和图像处理影响下视觉质量的变化情况,能够较好地与人类视觉系统感知相一致。 

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为:一种基于机器学习的立体视频客观质量评价方法,其特征在于它的处理过程为: 

通过对参考立体视频的左视点视频中的图像的亮度分量图中的所有尺寸大小一致的第一图像块,及失真的立体视频的左视点视频中的图像的亮度分量图中的所有尺寸大小一致的第一图像块实施奇异值分解,获取失真的立体视频的左视点视频的质量; 

通过对参考立体视频的右视点视频中的图像的亮度分量图中的所有尺寸大小一致的第一图像块,及失真的立体视频的右视点视频中的图像的亮度分量图中的所有尺寸大小一致的第一图像块实施奇异值分解,获取失真的立体视频的右视点视频的质量; 

通过计算参考立体视频的左视点视频与右视点视频中相对应的两帧图像的亮度分量图的绝对差值图中的每个尺寸大小为8×8的子块,与失真的立体视频的左视点视频与右视点视频中相对应的两帧图像的亮度分量图的绝对差值图中的每个尺寸大小为8×8的子块的结构相似度,获取失真的立体 视频的左视点视频与右视点视频在视点间的差异程度; 

采用多个原始的无失真的立体视频,建立其在不同失真类型不同失真程度下的失真立体视频集合,该失真立体视频集合包括多个失真立体视频,然后利用主观质量评价方法分别评价出该失真立体视频集合中的每个失真立体视频的平均主观意见分,接着按照上述三个过程获取该失真立体视频集合中的每个失真立体视频的左视点视频的质量、右视点视频的质量、左视点视频与右视点视频在视点间的差异程度,再将每个失真立体视频的左视点视频的质量、右视点视频的质量、左视点视频与右视点视频在视点间的差异程度构成特征矢量; 

将该失真立体视频集合中的所有失真立体视频分成训练集和测试集,然后采用支持向量回归作为机器学习的方法,对该训练集中的所有失真立体视频的特征矢量进行训练,并结合该训练集中的所有失真立体视频的平均主观意见分,得到支持向量回归训练模型,接着根据支持向量回归训练模型,对该测试集中的每个失真立体视频的特征矢量进行测试,预测得到该测试集中的每个失真立体视频的客观质量评价预测值。 

本发明的基于机器学习的立体视频客观质量评价方法,它具体包括以下步骤: 

①令R(o)表示原始的无失真的立体视频,将R(o)作为参考立体视频,令R(d)表示与R(o)相对应的失真立体视频,将R(o)的左视点视频中的第k帧图像的亮度分量图记为将R(o)的右视点视频中的第k帧图像的亮度分量图记为将R(d)的左视点视频中的第k帧图像的亮度分量图记为 将R(d)的右视点视频中的第k帧图像的亮度分量图记为其中,k为正整数,1≤k≤Nf,Nf表示左视点视频和右视点视频中包含的图像的帧数; 

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