[发明专利]用于空间隔离的伪影剖析、分类和测量的系统和方法

说明书

相关申请的交叉引用

本申请要求2007年4月9日提交的题为Systems and Methods for Spatially Isolated Artifact Dissection，Classification and Measurement的美 国临时申请No.60/910,819的优先权，该申请通过引用结合到本文中。

技术领域

本发明的实施例涉及视频测试和测量，更特别地涉及视频图像 质量(PQ)测量。

背景技术

对于图像质量分析，长期以来已经公认伪影的分类很重要，并 且伪影的分类已被结合到诸如ITU-T J.144之类的用于图像质量测量方 法的当前国际标准中。本文提出的方法允许分析被检测作为总损伤测量 的成分的每一类伪影的比例，不管是如在PSNR中的客观的分析还是如 在预测DMOS中的主观的分析。这种按类的损伤剖析对于视频处理分量 的诊断分析是有价值的，不管是视频压缩编码器或解码器中的分量，还 是视频广播链中的分量。

诸如MPEG-2和H.264之类的视频压缩方法处理视频使用有损 耗压缩方法，该方法引入理想地、肉眼看不见的误差。由压缩方法中的 损耗引起的任何可见误差自身展现为可能影响也可能不影响视频的感 知质量的损伤伪影。存在不同类型的损伤，每种类型具有不同水平的令 人反感性。因此，伪影的识别以及按照其的令人反感性对伪影的幅值 (magnitude)进行加权已经是预测主观视频质量评价的普遍方法，参见 ITU-T J.144。

从视频压缩看到的伪影的示例是以其他方式的平滑梯度、沿弯 曲边缘的阶梯式噪声、“蚊式噪声”或边缘周围的响声(ringing)、和 /或“繁忙”区域中的方格图案(有时称为绗缝(quilting)或块状结构 (blockiness))和模糊来勾画轮廓。除这些压缩伪影之外，还可能发生 噪声或较少图像相关的伪影，看起来更像单独像素的误差，如在来自弱 模拟接收的“雪花”或“斑点”图像中那样。

已经提出了各种方法以减少图像压缩的影响。伪影减少算法常 常可能引入它们自己的伪影，具有一种检查伪影的相对比例的方法对于 视频处理HW和SW开发者是有用的。

现有技术已经需要用于每个伪影的识别的主要单独处理，以及 在计算时间及成本方面的计算上昂贵的方法以提供必需水平的计算能 力，其通常还不保证所检测的伪影种类之间的最佳正交(或分离)以及 准确的相对测量。另外，从经分类的伪影的总和不一定包括参考和测试 视频之间的所有差异的意义上来说，现有技术缺乏“完整性”。

发明内容

因此，提供了本发明的实施例。一种测量测试视频帧的方法包 括基于测试视频输入和伪影测量控制来执行梯度变化测量。在某些实施 例中，还连同测试视频输入一起使用参考视频输入。本发明的实施例提 供梯度变化测量图。另外，某些实施例提供总结测量(summary measurement)，或者在每个帧的层级，或者是用于一部分测试视频输入 直至整个视频序列的总体总结值。在某些实施例中，可以将梯度变化测 量图提供为适合于后续视频处理或测量的掩模(mask)。

在本发明的实施例中，通过基于测试视频对每个像素确定梯度 幅度、确定梯度幅值以及梯度方向来进行梯度变化测量。

附图说明

图1是参考视频序列的无损伤视频帧的示例。

图2是测试视频序列的损伤视频帧的示例。

图3是举例说明本发明的实施例的方框图。

图4是对应于图1和图2的描绘边缘成块的旋转的边缘图的示 例。

图5是图4的旋转的边缘图的补充(compliment)的示例。

具体实施方式

在图3中以方框图形式示出了本发明的实施例。此装置处理测 试下的输入视频，诸如图2的(有点极端)的方块损伤图像。如果可用， 还输入相应的参考，例如图1中所示。