[发明专利]一种用于压缩立体视频质量的客观评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频和图像处理领域，尤其涉及一种用于压缩立体视频质量的客观评价方法。

背景技术

立体视频技术是一种能够提供视觉深度感的新型多媒体技术，与平面视频相比，立体视频主要利用双目视差原理，通过双目分别接收左右两个通道的视频序列，给观看者带来较好的临场感，但同时也需要更多的存储空间和更大的传输带宽。因此，对立体视频进行高效压缩是降低存储成本、缓解网络带宽压力的关键技术。但通过压缩编码减少立体视频的数据量，势必会引起各种降质。除此之外，在立体视频采集、处理及传输过程中，都难免会引起失真。因此，探索影响立体视频质量的主要因素，建立一个有效可靠的立体视频质量评价模型对立体信息行业的发展尤为重要。立体视频评价系统不仅可以评价接收端立体视频质量的优劣，还可以为立体视频压缩、传输及其他处理方法提供新的理论依据，从而促进立体视频压缩算法和传输方式的优化。

立体视频质量评价可分为主观评价和客观评价。由于主观评价方法对实验环境、测试流程、被试者素质等有较高要求，所以完成一次主观评价既耗时又耗力，且结果的精确度易受外界条件影响，结果的可移植性和稳定性难以达到应用要求。客观评价方法较主观评价方法快速、稳定且简单易行。因此，研究合理且高效的客观评价方法意义重大。

目前，在立体视频质量的客观评价方面，经典且常用的方法有基于统计的峰值信噪比^[1]、结构相似度方法及其衍生出的一系列方法^[2]以及视频质量模型(VQM)^[3]。一些学者将经典的平面视频质量评价方法直接应用到立体视频质量的客观评价中，具有代表性的如成于庆等人^[1]提取参考视频与失真视频的绝对差值图，计算绝对差值图的峰值信噪比(PSNR)值来获得立体视频评价结果；Donghyun Kim等人^[2]将改进后的PSNR和结构相似度(SSIM)算法分别应用到立体视频质量评价算法中，改进方法中考虑到了深度特征和运动特征，即根据视差图和运动信息赋予不同的图像块以不同的权重。文献[4]在评价立体视频质量时，直接将PSNR、SSIM(结构相似度)和VQM应用于左、右视点的质量评价中，并以左、右视点质量的均值作为立体视频的质量值，实验结果表明利用VQM模型得到的质量和深度感与主观评价结果有很好的一致性；文献[5]利用VQM模型，考虑了观看环境的亮度以及视频内容，评价结果更符合人类的视觉特征。由于视差图包含了视频的立体信息，为了评价立体视频的立体感质量，可从视差角度对立体视频的立体感进行评价，利用左、右视频的质量的加权和反映立体视频的图像质量。一些文献将立体视频质量评价分为两部分，即视频的画面质量和立体感质量。例如，张艳等人^[6]提出了一种基于SSIM和视差图的立体视频质量评价模型，分别评价画面质量和视频立体感，赋予两个评价指标不同的权重；马辰阳等人^[7]充分考虑了视频帧内的亮度信息、结构信息以及帧间的运动信息，提出了一种立体视频质量客观评价方法，利用基于梯度的SSIM方法估计视频质量，并分析左、右视点质量对评价结果的影响大小，并通过计算绝对差值图的PSNR值估计视频立体感。

但是以上所提的方法存在不足之处。首先，以上方法都提取了能够反映立体视频质量的部分特征，但是所提特征的种类都比较有限，因此，不能全面准确地反映立体视频质量；其次，以上方法大多属于全参考评价模型，需要占用较大的带宽资源。

发明内容

本发明提供了一种用于压缩立体视频质量的客观评价方法，本发明将清晰度、结构相似度与运动信息结合在立体视频质量客观评价中，实现了准确高效的评价立体视频的质量，同时在一定程度上推动立体成像技术的发展，详见下文描述：

一种用于压缩立体视频质量的客观评价方法，所述客观评价方法包括以下步骤：

对训练视频样本进行立体视频质量评价指标的提取；对训练视频样本进行立体视频立体感评价指标的提取；

对立体视频质量评价指标、立体视频立体感评价指标与主观评价分值之间的关系进行回归分析，最终确立完整的数学模型；

对于测试样本集中的某个立体视频，利用完整的数学模型进行视频质量的评价，输出评价结果。

其中，在对训练视频样本进行立体视频质量评价指标的提取与综合的步骤之前，所述客观评价方法还包括：

根据ITU-R BT.500和ITU-R BT.1438标准通过主观测试获取评价数据样本，选取训练视频样本和测试视频样本。