[发明专利]融合局部和全局时空特性的无参考视频质量评估方法

说明书

技术领域

本发明属于视频分析技术领域，特别是一种融合局部和全局时空特性的无参考视频质量评估方法。

背景技术

客观视频质量评估是模拟人的主观视频质量评价过程，对任意视频的质量进行算法评分的过程。由于主观质量平均过程耗费大量时间、人力物力资源，使用范围非常受限。而客观视频质量评估由计算机自动完成，具有很好的使用效能。通常人的主观视频质量评分用MOS值表示，是取值在0到5的数，0表示最低质量，5表示最高质量。视频质量评估对多媒体应用具有重要的意义，可以用于评价视频编码算法性能、视频传输网络性能、视频显示设备性能等。

以VSSIM[文献1：Farenzena M，Bazzani L，Perina A，et al.Video Quality Assessment Based on Structural Distortion Measurement.Signal Processing：Image Communication，Vol.19，No.1，Jan 2004，pp：1-9]为代表的视频质量评估方法，用单帧的全局速度计算加权系数，完成从帧到视频的质量指标汇聚。这类方法把空间和时间作为两个不同的因素进行处理，缺乏明显的视觉心理学支持。以VIS3[文献2：Phong V.Vu，Chandler D.M，ViS3：an Agorithm for Vdeo Qality Assessment via Analysis of Spatial and Spatiotemporal Slices.Journal of Electronic Imaging，Vol23，No.1，Jan，2014，PP：1-24]为代表的方法，构造了空间平均指标和时空平均指标，把最终的视频指标设计为空间平均指标和时空平均指标的几何平均。VIS3更多考虑了时间和空间的联合作用，具有较高的评估相关性。以MOVIE[文献3：Seshadrinathan.K，Bovik A.C，Motion Tuned Spatio-Temporal Quality Assessment of Natural Videos，IEEE Transation on image processing，Vol19，No.2，Feb，2010，pp：335-350]为代表的视频质量评估方法计算单个像素的时空Gabor变换，分解出像素相关的空间纹理和时间运动信息，完成像素区域的视觉质量评估，最后算术平均形成视频片段的质量指标。但是VIS3和MOVIE都是一种全参考的方法，在实际使用时受限。Video BLIINDS[文献4：Saad M.A，Bovik A.C，Charrier C，Blind Prediction of Natural Video Quality，IEEE Transation on image processing，Vol23，No.3，Mar，2014，pp：423-438]方法计算帧差信息的空间统计测度，以此作为时间信息，与单帧图像质量进行加权后，再完成整段视频的质量指标汇聚。Video BLIINDS是一种无参考算法。但是Video BLIINDS形成的视频特征向量是多个不同视频特性参数时间平均值的级联，掩盖了视频特征随时间波动对视频质量的影响。

罗忠等人的国家发明授权专利[文献5：一种视频质量评估方法，CN200510002201]和李永利等人的国家发明授权专利[文献6：视频质量评估方法及装置，CN200810103640]侧重于运动矢量的分析，建立参考视频与待评估视频的差异性，从而获得待评估视频质量。陈耀武等人的国家发明授权专利[文献7：MOTION JPEG2000视频客观质量的无参考评估方法，CN200810163592]虽然是无参考方法，但是依据梯度特征训练的线性视频质量拟合函数，无法得到合适的判决性能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种融合局部和全局时空信息的无参考视频质量评估方法，通过模拟人的视觉感知过程，在接收端只使用待评估的视频数据，就可以获得它的视频主观感知质量。使用该算法，不但避免了对参考视频数据的需要，而且获得了目前最好的视频主观质量无参考评估效果。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种融合局部和全局时空特性的无参考视频质量评估方法，首先，训练融合局部和全局时空特性的视频质量回归器，步骤如下：

步骤1，模拟运动一致性、灰度敏感性和纹理复杂性对人眼视觉感知的效应，完成单帧的局部时空特征计算；

步骤2，通过奇异值分解汇聚成单帧图像的特征向量，完成单帧均值特征向量与单帧差值特征向量级联，形成视频片段特征向量；