[发明专利]基于自适应权重调节的立体视频质量评价方法

摘要

本发明属于视频处理领域，为提出一种符合人类视觉习惯且更加有效的立体视频客观质量评价方法。使新的立体视频客观质量评价方法更加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。本发明，基于自适应权重调节的立体视频质量评价方法，步骤如下：步骤1：算法开始时先进行权值向量初始化；步骤2：进入自适应权重调整算法的迭代寻优的循环过程中，首先以该权值向量为基础变异产生第一代权值向量种群种群的大小为N：步骤3：分别让正向变异因子和负向变异因子替换上一代中最优个体的第j维元素；接下来从这一代中选择最优的权值向量个体。本发明主要应用于视频处理场合。

主权项

1.一种基于自适应权重调节的立体视频质量评价方法，其特征是，步骤如下：步骤1：算法开始时先进行权值向量初始化，即给权值向量中的每一个元素随机的赋值，从而得到初始权值向量权值向量的维度N与立体视频中的帧数相同，其中的第i个元素对应于立体视频中第i帧质量保真度的权重因子；步骤2：进入自适应权重调整算法的迭代寻优的循环过程中，首先以该权值向量为基础变异产生第一代权值向量种群种群的大小为N，与权值向量的维度相同，其中第j个权值向量个体的上标为j,表明该个体是由上一代权值向量通过变异第j个维度的权重因子而得来的，其下标为1，说明该个体是第一代权值向量种群中的个体，权值向量个体通过以下方法得到，p>＝1：1)生成随机数α，其取值范围为(0,1)；2)计算正向变异因子计算负向变异因子其中w_j为上一代中最优个体的第j维元素或的第j维元素；步骤3：分别让正向变异因子和负向变异因子替换上一代中最优个体的第j维元素，从而得到和p>＝1；然后利用所得和分别计算与其相对应的主客观一致性并将其中最大者所对应的权值向量或作为这一代种群中第j个权值向量个体接下来就该计算与这一代种群中权值向量个体所对应的立体视频质量预测值：设与权值向量对应的立体视频质量预测值为则的计算方法如式(5)所示：其中，w_i为权值向量的第i个元素，其中QF_i为立体视频中第i帧立体图像的质量保真度；在得到这一代种群中所有的权值向量个体所对应的立体视频质量预测值之后，计算立体视频质量的预测值与主观质量分值MOS值之间的一致性，具体采用Pearson线性相关系数和Spearman等级相关系数来评估主观质量分值和客观质量预测分值之间的一致性；接下来从这一代中选择最优的权值向量个体，其选择过程如下：如果权值向量决定的立体视频质量预测值与主观MOS值之间的一致性是当代种群中最好的，j＝1,2,…,N，就将该权值向量保留，否则就将其淘汰掉；接下来就要检查这一代权值向量最优个体所产生的立体视频质量预测值与主观分值之间的一致性是否达到预期的目标，如果达到预期的目标就停止迭代过程，如果未达到要求就继续迭代寻找更好的权值向量，这里以主客观质量分值的Pearson线性相关系数达到稳定或计算次数达到预先设定的上限为终止条件。