[发明专利]基于视觉刺激衰减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，特别是一种基于视觉刺激衰减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，是对任意视频的质量进行算法评分的过程。主观质量评估过程耗费大量时间、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 ofElectronic Imaging，Vol23，No.1，Jan，2014，PP：l-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。虽然VIS3和MOVIE的估计性能较好，但是它们都是一种全参考的方法，在实际使用时条件受限。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虽然是一种无参考算法，具有更好的实用价值，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。

贺樑等人的国家发明专利[文献5：一种无参考的流视频质量评估方法，CN200810207695]构建了测试网络流量特征与视频质量的函数的模拟环境，但是利用流量进行视频质量评估的准确性还非常低；李永利等人的国家发明专利[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，但是该方法只考虑了运动信息的影响，对人眼感知特性的考虑不充分；陈耀武等人的国家发明专利[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，但是以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。虞露等人的国家发明专利[文献8：一种视频质量评估方法和装置，CN200910153571]考虑了人眼视频感知时的掩蔽效应，但是它是一种全参考方法，使用场合受限。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于时空特性和视觉刺激衰减的无参考视频质量评估方法，全面考虑了人眼对视频损伤的感知特性，能准确估计视频片段的质量。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于视觉刺激衰减特性的无参考视频质量评估方法，包括训练阶段和评估测试阶段：