[发明专利]基于时空域特征提取的无参考视频质量评价方法

摘要

基于时空域特征提取的无参考视频质量评价方法，其所需数据量小，计算复杂度低，适用于无线应用的实时测评，可大大降低视频质量评价时延性，提高评价结果获取效率，其包括以下步骤：S1，选取一幅噪声视频作为待评价视频，S2，对待评价视频进行颜色空间转换，获取噪声视频的亮度信号值、色度信号值，S3，提取预处理后的噪声视频的时域特征、时空域特征，S31，采用分帧处理方法提取时域特征，获取视频帧差图，S32，将视频帧差图送Xception网络提取时空域特征，S4，对时空域特征进行拼接，获取拼接图，然后采用PCA方法对拼接图进行降维处理，获取深度处理特征，S5，建立XGBOOST模型，获得噪声视频的图像噪声指标，S6，采用性能指标对图像噪声指标进行评价。

主权项

1.基于时空域特征提取的无参考视频质量评价方法，其包括以下步骤：S1，选取噪声视频作为待评价视频；S2，对选取的所述噪声视频进行预处理；S3，提取预处理后的所述噪声视频的失真特征；S5，建立视频评价预测模型，获得所述噪声视频的图像噪声指标；S6，采用性能指标对所述图像噪声指标进行评价；其特征在于，在步骤S1中，选取一幅噪声视频作为待评价视频；在步骤S2中，所述预处理即对所述噪声视频进行颜色空间转换，获取所述噪声视频的亮度信号值、色度信号值；在步骤S3中，所述失真特征包括时域特征、时空域特征，依次提取所述时域特征、时空域特征，提取步骤如下：S31，采用分帧处理方法提取所述时域特征，获取视频帧差图；S32，将所述视频帧差图送入Xception模型提取所述时空域特征；其还包括步骤S4，对所述失真特征进行深度处理，获取深度处理特征，所述深度处理即对所述时空域特征进行拼接，获取拼接图，然后采用PCA方法对所述拼接图进行降维处理，获取所述深度处理特征；在步骤S5中，所述视频评价预测模型为XGBOOST模型，将所述深度处理特征作为所述XGBOOST模型的训练值。