[发明专利]4K超高清图像单激励、双激励融合的质量评价方法

说明书

本发明公开了一种4K超高清图像单激励、双激励融合的质量评价方法，包括以下步骤：设定基准序列及测试条件序列；设定序列对比差异的阈值；在一个测试阶段内，多次对一定时长的评分段进行评分，计算评分段中每次评分的均值和标准差；计算所有评分的统计分布及其出现频次；根据出现频次计算总体讨厌特性；根据总体讨厌特性生成评价曲线。本发明的方法能有效地对高清视频进行质量评价，且精度高、可靠性好。

技术领域

本发明涉及高清视频评价方法，更具体地说，涉及一种4K超高清图像单激励、双激励融合的质量评价方法。

背景技术

随着科学的不断进步与发展，传统电视机由标清、高清、3D，逐步渐渐向超高清方向迈进，而超高清晰度电视显示设备(4K及4K以上)目前国内许多厂商也已经开始生产，但是纵观整个广电产业链，对于超高清电视、超高清视频质量的检验方法、检验规则等都缺乏统一的标准和规范，也没有相关的统一要求，各设备厂商只关注上下游环节设备与产品的兼容性问题，并不关心总体评价问题。

目前在电视台播出的绝大部分视频都经过了压缩与转码，而部分视频的压缩算法采用了有损压缩的方法去除视觉冗余信息，但压缩后牺牲了信源的部分信息。由于经过编码压缩后的视频流或视频片段的质量直接反映了该压缩算法或压缩设备的性能，因此视频质量评价成为一个非常值得关注的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种4K超高清图像单激励、双激励融合的质量评价方法，解决现有技术中高清视频缺乏质量评价方法的问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种4K超高清图像单激励、双激励融合的质量评价方法，包括以下步骤：设定基准序列及测试条件序列；设定序列对比差异的阈值；在一个测试阶段内，多次对一定时长的评分段进行评分，计算评分段中每次评分的均值和标准差；计算所有评分的统计分布及其出现频次；根据出现频次计算总体讨厌特性；根据总体讨厌特性生成评价曲线。

进一步地，基准序列和测试条件序列均采用标准序列格式，基准序列和测试条件序列的时间在10秒以内。

进一步地，评分段由互不重叠的成组的多次连续评分构成，每一个评分为并行对比播放的基准序列和待测试序列。

进一步地，对于每一组评分段，删除开头的10个连续评分。

进一步地，评分由模拟观察者做出，模拟观察者为带有序列对比差异阈值的图像获取设备，阈值与人眼的分别精度相匹配，并带有随机浮动。

进一步地，模拟观察者对比每一个评分中的基准序列和待测试序列，判断两者的差值是否超出了序列对比差阈值及其随机浮动之和，以此判断是否具有差异。

在上述技术方案中，本发明的4K超高清图像单激励、双激励融合的质量评价方法能有效地对高清视频进行质量评价，且精度高、可靠性好。

附图说明

图1是本发明的总体流程图；

图2是模拟观察者每次评分的平均评分和标准差示意图；

图3是评分序列的示意图；

图4是每一个评分段的均值和标准差示意图；

图5是总体讨厌特性的曲线示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例进一步说明本发明的技术方案。