[發明專利]一種基于HVS的新型視頻質量評價方法

無效

• 申請號: 201410231414.5
• 申請日: 2014-05-28
• 公開（公告）號: CN104023226A
• 公開（公告）日: 2014-09-03
• 發明（設計）人: 周詩雨;傅彬;邵華;路兆銘;溫向明
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: H04N17/00
• 分類號: H04N17/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及無線通信領域，具體涉及一種視頻評價方法，特別是涉及到基于人眼視覺特性HVS的視頻質量評價方法。?

背景技術

隨著無線網絡的發展，人們對通信業務的需求也越來越多樣化，由原來單一的語音通話擴展到包括視頻通信、移動社交在內的各種多媒體業務和互聯網新業務。尤其是視頻類業務更是在近期得到了迅猛的增長，已占到移動無線流量的50％左右。而人作為視頻的最后接收者，對于視頻的質量具有一定的要求，因而為對視頻質量進行評估提出來客觀需求。視頻質量進行評價對于保證服務質量要求、優化視頻處理系統設計等方面起到了至關重要的作用。對于視頻質量評價唯一可靠的方法就是主觀評價，也就是由人主觀對視頻進行評價，因為人才是視頻的最后接收者，通過最終接收者主觀評價的結果肯定是可靠的。但是由于此方法需要人作為主體參與評價，局限性比較大，也有費時、花費較高等缺點，所以現在并不是研究的重點。盡管如此，主觀評價的結果也為后面各種客觀評價方法提供了參考，使視頻質量評價算法朝著與人眼視覺預期相匹配的方向發展。在客觀視頻質量評價方法方面，已經有很多研究，但仍然有限制。?

發明內容

本發明的目的是針對背景技術中的不足，提出一種新穎的，基于HVS的視頻質量評價方法。?

為了實現本發明的目的，本發明采用的技術方案是：結合圖像質量評價方法SSIM以及空時域顯著性區域對視頻圖像幀進行質量評價，其中選取的特征包括色彩、方向性、亮度和運動等。然后結合視頻序列幀間連續性的HVS特性，如人眼對視頻質量提高沒有質量下降那么敏感等，對視頻幀的質量評價結果進行時域聚合處理，而非采用直接平均的方式，得到較為準確的視頻質量評價結果。?

所述視頻質量評價方法，基于人眼的感興趣區域和顯著性特征提取方法，從空域和時域兩個方面對視頻圖像幀進行特征提取。?

所述視頻質量評價方法，選取特征分為空域和時域兩個方面，其中空域主要包括色彩、方向性、亮度、對比度等特征，而時域則主要包括運動信息。?

所述視頻質量評價方法，顯著性區域中時域特征的提取采用高斯金字塔以及墨西哥帽子函數進行處理，分析視頻背景幀與當前幀的差異，從而提取時域上的顯著性區域，符合人眼?視覺特性。?

所述視頻質量評價方法，結合圖像質量評價方法SSIM和顯著性特征圖得到視頻序列圖像幀的質量評價結果。?

所述視頻質量評價方法，根據視頻序列幀間連續性的HVS特性，運用新穎的視頻幀質量處理方式進行時域聚合，得到最終的視頻質量評價結果。?

附圖說明

圖1是一種基于HVS的新型視頻質量評價方法的流程圖。?

圖2是視覺顯著性區域的提取方法。?

具體實施方式

實施方式，參見圖1。?

所述視頻質量評價方法，具體步驟如下：?

本發明中，為了充分考慮HVS特性，顯著性特征圖的提取根據空間視覺特征中的色彩、對比度、亮度、方向性以及時間特征中的運動特征獲得，選取的特征與HVS有很大的關聯，能夠有效的反應人眼視覺特性。下面就將從空域特征以及時域特征兩個方面來說明本發明中顯著性特征圖的提取方發，具體處理過程如圖2所示。?

從空域分析視頻可以考慮到視頻幀的細節，使評價模型更符合人眼視覺特性。本發明主要是從色彩、亮度、方向性以及對比度四個特征方面來實現空域特征的提取。色彩對比度是吸引人眼視覺注意力的基本激勵之一，如果當前圖像與背景圖片顏色有比較大的差異是通常會獲得高的注意，相反所獲得的關注就比較少，在綜合提取顯著性特征圖時考慮色彩是必須的，考慮色彩能夠更準確的描述人眼視覺的關注點。在空域顯著度的提取模型中，同時將亮度、方向性以及對比度特征作為了重要的因素。亮度以及方向性的處理如Itti視覺模型中所述的一致，并且這兩個方面也能有效的反應人眼的視覺特性。同理，對比度特征在HVS中也是十分重要的影響因素之一。?

通過加權求和的方式獲取空域顯著性圖，公式如下所示：?

S_am＝w_c*C+w_I*I+w_O*O+w_R*R?

w_c、w_I、w_O和w_R分別為空域所采用的四個特征的權重。?