[发明专利]基于场景掩模的视频质量评价方法

权利要求书

1.一种基于场景掩模的视频质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

计算掩模效应的纹理因子T；

计算掩模效应的视野因子F；

计算掩模效应的运动因子M；

根据纹理因子T、视野因子F和运动因子M计算掩模因子Mask_f；

根据掩模因子Mask_f计算调节位移V；

根据调节位移V和初始视频质量评价分数Q₁计算经过校准的视频质量Q。

2.如权利要求1所述的基于场景掩模的视频质量评价方法，其特征在于，纹理因子T的计算方法为：

用Sobel算子对视频图像的每一帧进行滤波；

将一幅图像按内容划分成三个部分：边缘RE、纹理RT和平坦区域RF；

将图像按内容划分到边缘RE、纹理RT和平坦区域RF中；

下一步是对视频图像进行Haar小波变换，得到水平、垂直和对角方向的高频分量，取对角方向的滤波图像记为D(i,j)；

令

纹理因子T为D(i,j)*P(i,j)所得图像的所有像素的均值。

3.如权利要求2所述的基于场景掩模的视频质量评价方法，其特征在于，所述将图像按内容划分到边缘RE、纹理RT和平坦区域RF中的方法为：

用Sobel算子提取原视频帧图像I_o和失真帧图像I_r的梯度场，并分别逐点计算原图像和失真图像的梯度场的幅度；

确定分割规则中所涉及的阈值为TH₁＝0.12gr_max，TH₂＝0.06gr_max，其中gr_max是原图像中梯度幅度的最大值；

在原图和失真图像中的对应位置上的点(i,j)处，原图像的梯度幅度为p_o(i,j)，失真图像的梯度幅度为p_r(i,j)，则这点属于RE、RT和RF三个区域中的哪一个根据以下规则确定：

如果p_o(i,j)＞TH₁或p_r(i,j)＞TH₁，则(i,j)∈RE；

如果p_o(i,j)＜TH₂或p_r(i,j)＜TH₂，则(i,j)∈RF；

否则，(i,j)∈RT。

4.如权利要求2所述的基于场景掩模的视频质量评价方法，其特征在于，视野因子F的计算方法为：

其中，size表示纹理区域面积的函数。

5.如权利要求2所述的基于场景掩模的视频质量评价方法，其特征在于，运动因子M的计算方法为：

M＝-logp(v_r)＝αlogv_r+β；

其中，α、β为常数，v_r为相对运动矢量。

6.如权利要求5所述的基于场景掩模的视频质量评价方法，其特征在于：

v_r＝v_a-v_g；

其中，v_a为绝对运动的速度，v_g为背景运动的速度。

7.如权利要求1所述的基于场景掩模的视频质量评价方法，其特征在于，所述掩模因子的计算方法为Mask_f：

Mask_f＝T×(F∧2)+f(M)。

8.如权利要求7所述的基于场景掩模的视频质量评价方法，其特征在于，所述调节位移V的计算方法为：

V＝β1×log₂(β2×mask_f+1)；

其中，β1和β2是常数。

9.如权利要求8所述的基于场景掩模的视频质量评价方法，其特征在于，经过校准的视频质量Q的计算方法为：

Q＝Q₁-V。