[发明专利]基于运动轨迹的全参考视频质量评价方法

说明书

本发明公开了一种基于运动轨迹的全参考视频质量评价方法，主要解决现有技术评价准确度低、计算复杂度高的问题。其实现方案是：将测试视频与参考视频划分为等长度的序列片段；计算测试序列片段的静态质量；对测试序列片段的第一帧进行点采样；分别计算测试序列片段和参考序列片段的光流；计算采样点在参考序列片段中的运动轨迹，剔除运动轨迹中的无效轨迹；分别提取测试序列片段和参考序列片段沿着运动轨迹的光流特征，并计算两者的特征差异；计算测试序列片段的动态质量；根据序列片段的静态质量和动态质量计算测试视频的质量。本发明在提高质量评价的准确度的同时减小了计算复杂度，可用于视频压缩、传输和处理中的质量检测评估。

技术领域

本发明属于图像及视频处理技术领域，特别涉及一种全参考视频质量评价方法，可用于视频压缩、传输和处理中的质量检测评估。

技术背景

随着手持智能设备的发展和网络通信技术的进步，微信视频、手机摄像、网络直播等已经融入到了人们的日常生活中。由于受网络带宽和存储设备容量的限制，视频通常都需要经过压缩编码再进行传输与处理。一方面，受硬件设备影响，视频在拍摄过程中会不可避免受到噪声的干扰，影响视频的质量；另一方面，视频在进行压缩时也会造成一些原始信息的丢失；同时，在进行视频传输时，受网络环境影响，随时有可能发生网络丢包现象，从而影响到后续的视频观看和处理，甚至会造成关键信息的遗漏和错判。通过人为主观地进行视频质量的监控虽然准确无误，但是却会浪费大量的时间和人力，效率低下，且无法实现自动化。

基于以上人为评判的缺点，研究者们致力于建立客观的视频质量评价方法，取代人工评判。根据需要的参考视频信息的多少，可以将现有的客观视频质量评价方法分为三类，其中：

第一类为：无参考视频质量评价方法。该方法完全不需要原始参考视频，直接利用计算模型对测试视频进行质量预测。由于没有参考视频信息，所以评价结果很差，限制了其实际应用。

第二类为：部分参考视频质量评价方法。该方法对原始参考视频提取一定数量的特征，通过对比参考视频与测试视频之间的特征差异，评价测试视频的质量。由于只能得到一部分的参考视频信息，评价结果依然不容乐观，应用领域狭小。

第三类为：全参考视频质量评价方法。该方法需要用到全部的原始参考视频信息，通过对比原始参考视频和受噪声污染的视频的差异程度，给出测试视频的质量分数。由于使用了全部的参考视频信息，所以评价准确性在三类方法中最好。围绕此类方法，现有技术提出了很多的技术方案，例如：

1.Seshadrinathan等人采用三维的Gabor滤波器对视频进行时空域分解，通过度量参考视频和测试视频之间的滤波器系数差异，计算测试视频质量；Manasa等人认为视频噪声会导致相邻两帧之间的光流产生差异，通过度量参考视频和测试视频之间的光流相似程度，计算测试视频的质量。但是这些方法的计算复杂度过高，计算时间过长，限制了其在实际中的应用。

2.Peng等人提出了一种基于时空域纹理特征的视频质量评价方法；Chandler等人将视频看做是一个三维的立方体，分别从不同角度的二维平面，即xy平面，yt平面和xt平面计算测试视频和参考视频的差异性。但是这些方法由于没有考虑到人的运动感知特性，质量评价结果难以与人的主观感知结果保持一致，评价的稳定性差。

发明内容

本发明目的在于针对上述全参考视频质量评价方法中的不足，结合人类视觉系统的运动感知特性，提出一种基于运动轨迹的全参考视频质量评价方法，以在减小计算复杂度的同时提高视频质量评价的准确性。

本发明的技术思路是：将测试视频分为多个序列片段，对每个序列片段的静态信息和动态信息进行质量估计，将静态质量和动态质量的乘积作为序列片段的总的质量估计，最后将序列片段的质量的均值作为测试视频的最终质量估计值。其实现步骤包括如下：