[發明專利]用于基于上下文的視頻質量評估的方法和裝置

在審

• 申請號: 201380072550.8
• 申請日: 2013-06-09
• 公開（公告）號: CN104995914A
• 公開（公告）日: 2015-10-21
• 發明（設計）人: 廖寧;陳志波;張帆
• 申請（專利權）人: 湯姆遜許可公司
• 主分類號: H04N17/00
• 分類號: H04N17/00
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 呂曉章

技術領域

本發明涉及視頻質量測量，并且更具體地，涉及用于確定客觀視頻質量度量的方法和裝置。

背景技術

已經開發出不同的方法來估計視頻序列中的各個幀的質量級別。給出視頻序列中的各個幀的所估計的質量級別，已經在時間匯合(pool)策略的框架下研究了獲取與視頻序列的所感知的質量良好匹配的客觀的總的視頻質量度量的方法。

發明內容

所述原理提供一種用于估計視頻序列的視覺質量的方法，如下所述，其包含：訪問包括視頻序列中的當前幀的多個滑動窗口中的幀的空間失真；響應于每個滑動窗口中的幀的各自的空間失真，確定指示每個滑動窗口的代表偽像級別(representative?artifact?level)和大失真密度(large?distortion?density)中的至少一個的因子；響應于所確定的因子來確定當前幀的時間失真；以及響應于當前幀的時間失真來確定視頻序列的視覺質量。所述原理還提供用于執行這些步驟的裝置。

所述原理還提供一種用于估計視頻序列的視覺質量的方法，如下所述，其包含：訪問包括視頻序列中的當前幀的多個滑動窗口中的幀的空間失真；響應于每個滑動窗口中的幀的各自的空間失真來確定指示每個滑動窗口的代表偽像級別和大失真密度中的至少一個的因子；確定多個滑動窗口的因子的最大值；響應于最大的因子來確定當前幀的時間失真；以及響應于當前幀的時間失真來確定視頻序列的視覺質量。所述原理還提供用于執行這些步驟的裝置。

所述原理還提供一種計算機可讀存儲介質，在其上存儲有用于根據上述方法來估計視頻序列的視覺質量的指令。

附圖說明

圖1A是圖示示例性視頻序列中的各個幀的空間偽像級別的圖示示例，圖1B是圖示示例性視頻序列中的各個幀的所感知的時間質量的圖示示例。

圖2A、2B和2C是根據所述原理的實施例的圖示在視頻質量建模中所使用的滑動窗口的圖示示例。

圖3A是圖示另外的示例性視頻序列中的各個幀的空間偽像級別的圖示示例，并且圖3B和3C分別是根據所述原理的實施例的圖示幀的鄰域中的主導失真(dominant?distortion)和所估計出的時間失真的圖示示例。

圖4A是圖示另外的示例性視頻序列中的各個幀的空間偽像級別的圖示示例，并且圖4B和4C分別是根據所述原理的實施例的圖示幀的鄰域中的最高的大失真密度和所估計出的時間失真的圖示示例。

圖5A是圖示另外的示例性視頻序列中的各個幀的空間偽像級別的圖示示例，并且圖5B和5C分別是根據所述原理的實施例的圖示幀的鄰域中的最高的大失真密度和所估計出的時間失真的圖示示例。

圖6是圖示根據所述原理的實施例的對幀n的時間失真建模的示例性方法的流程圖。

圖7是圖示根據所述原理的實施例的示例性視頻質量監視器的框圖。

圖8是圖示可以與一個或多個實現方式一起使用的示例性視頻處理系統的框圖。

具體實施方式

在本申請中，使用“空間偽像”來表示在對視頻序列中的圖片獨立于視頻序列中的其他圖片來觀看時在該圖片中所感知的偽像，并且使用“時間偽像”來表示在連續地顯示視頻序列中的圖片時在視頻序列的一個圖片中所感知的偽像。類似地，使用“空間失真”或“空間質量”來表示在獨立于視頻序列中的其他圖片來觀看圖片時在該圖片中所感知的失真或質量，并且使用“時間失真”或“時間質量”來表示在連續地顯示視頻序列中的圖片時在視頻序列的一個圖片中所感知的失真或質量。

在評估空間失真時，在一時間段內獨立于視頻序列中的其他圖片地觀看一個圖片，該時間段對于觀看者識別圖像內容和失真是足夠長的。這與評估圖片被連續地顯示的情況下的時間失真不同。

在本申請中，術語“幀”與術語“圖片”可互換地使用。術語“失真”和“偽像”兩者都指幀中的質量下降，并且往往可互換地使用。

幀n的空間失真記為ds(n)，其可以通過多種圖像質量評估方法來獲得，例如但不限于全參考(full-reference)或無參考(no-reference)方法以及像素域或比特流級別的方法。在一個實施例中，如在N.Liao、Z.Chen和K.Xie的標題為“Video?quality?assessment?at?a?bitstream?level”的共同擁有的PCT申請(PCT/CN2012/078766，律師案號PA120027)(通過引用將其教導具體地并入本文)中公開的那樣，可以將空間失真估計為由初始和/或傳播的可見偽像所引起的總的可見偽像級別。