[發明專利]一種視頻質量評價方法和裝置

在審

• 申請號: 201611233218.7
• 申請日: 2016-12-28
• 公開（公告）號: CN106650816A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 周鶯;梁永生;趙立霞;龍玥
• 申請（專利權）人: 深圳信息職業技術學院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/20
• 代理公司: 深圳市恒申知識產權事務所(普通合伙)44312
• 代理人: 王利彬

1.一種視頻質量評價方法，其特征在于，所述方法包括：

從待評價視頻中獲取待評價圖像，從原始視頻中獲取與所述待評價圖像具有相同幀序號的原始圖像，并對所述待評價圖像和所述原始圖像進行結構相似性運算，得到所述待評價圖像的結構相似性指數；

從所述原始圖像中提取多個圖像顯著區，并對所述圖像顯著區進行運動特性運算，以算出所述圖像顯著區的運動特性因子；

利用相鄰的兩個圖像顯著區的運動特性因子計算出所述相鄰的兩個圖像顯著區的相似度，將所述相似度大于預置相似度的兩個相鄰的圖像顯著區進行合并，以及對合并后圖像中的像素點的灰度值進行加權運算，得到所述原始圖像的時空顯著度；

對所述原始圖像的時空顯著度和所述待評價圖像的結構相似性指數的積進行加權運算，得到所述待評價視頻的質量指數。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述待評價圖像和所述原始圖像進行結構相似性運算，得到所述待評價圖像的結構相似性指數，具體包括：

對所述待評價圖像的亮度平均值和所述原始圖像的亮度平均值進行亮度失真度運算，得出所述待評價圖像的亮度失真度；

對所述待評價圖像的亮度標準差、所述原始圖像的亮度標準差以及所述待評價圖像和所述原始圖像的亮度協方差進行對比度失真度運算，得出所述待評價圖像的對比度失真度；

對所述待評價圖像的亮度標準差、所述原始圖像的亮度標準差以及所述待評價圖像和所述原始圖像的亮度協方差進行結構失真度運算，得出所述待評價圖像的結構失真度；

對所述亮度失真度、所述對比度失真度及所述結構失真度進行乘法運算，得到所述待評價圖像的結構相似性指數。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述原始圖像中提取多個圖像顯著區，具體包括：

對所述原始圖像進行頻譜冗余運算，得到所述原始圖像的頻譜冗余；

對所述原始圖像的頻譜冗余和所述原始圖像的相位譜進行譜冗余運算，得到所述原始圖像的空域顯著圖；

將所述空域顯著圖中灰度值大于預置灰度值的像素點組成的區域確定為所述圖像顯著區。

4.如權利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述對所述圖像顯著區進行運動特性運算，計算出所述圖像顯著區的運動特性因子，具體包括:

在所述圖像顯著區中提取運動目標，并分別對所述運動目標的相對運動矢量和背景運動矢量進行二范數運算，得到所述圖像顯著區的相對運動矢量強度和背景運動矢量強度；

對所述相對運動矢量強度和所述背景運動矢量強度進行加權運算，得到所述圖像顯著區的運動因子；

將所述圖像顯著區的運動因子與所述原始視頻中的圖像顯著區的運動因子的最大值進行除法運算，并對算出的參數進行對數運算，以得到所述圖像顯著區的運動特性因子。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用相鄰兩個圖像顯著區的運動特性因子計算出所述相鄰兩個圖像顯著區的相似度，具體包括：

在所述多個圖像顯著區中，選取相鄰的兩個圖像顯著區；

將所述兩個圖像顯著區的運動特性因子的最大值與所述兩個圖像顯著區的運動特性因子的差值的絕對值進行減法運算，得到目標值；

將所述目標值與所述兩個圖像顯著區的運動特性因子的最大值進行除法運算，并將算出的商作為所述相鄰兩個圖像顯著區的相似度。

6.一種視頻質量評價裝置，其特征在于，所述裝置包括：

運算模塊，用于從待評價視頻中獲取待評價圖像，從原始視頻中獲取與所述待評價圖像具有相同幀序號的原始圖像，并對所述待評價圖像和所述原始圖像進行結構相似性運算，得到所述待評價圖像的結構相似性指數；

提取模塊，用于從所述原始圖像中提取多個圖像顯著區；

所述運算模塊，還用于對所述圖像顯著區進行運動特性運算，以算出所述圖像顯著區的運動特性因子；以及，利用相鄰的兩個圖像顯著區的運動特性因子計算出所述相鄰的兩個圖像顯著區的相似度；

合并模塊，用于將所述相似度大于預置相似度的兩個相鄰的圖像顯著區進行合并；

所述運算模塊，還用于對合并后圖像中的像素點的灰度值進行加權運算，得到所述原始圖像的時空顯著度；以及，對所述原始圖像的時空顯著度和所述待評價圖像的結構相似性指數的積進行加權運算，得到所述待評價視頻的質量指數。