[發明專利]呼吸效應的測量方法及系統有效
| 申請號： | 201711469858.2 | 申請日： | 2017-12-28 |
| 公開（公告）號： | CN109982069B | 公開（公告）日： | 2020-12-29 |
| 發明（設計）人： | 潘爾特;潘勝軍 | 申請（專利權）人： | 浙江宇視科技有限公司 |
| 主分類號： | H04N17/00 | 分類號： | H04N17/00 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 金相允 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市濱江區西興街道江陵路*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 呼吸 效應 測量方法 系統 | ||
1.一種呼吸效應的測量方法，其特征在于，包括：
采集視頻，并按照畫面復雜度將所述視頻進行場景分類，獲取多個測試場景；
獲取每個所述測試場景的圖像，并采用清晰度算法計算所述圖像的清晰度信息；
根據所述清晰度信息對所述測試場景的呼吸效應進行評價，得到呼吸效應評價值；
將多個所述測試場景各自對應的所述呼吸效應評價值按照預設權重進行加權計算，得到呼吸效應綜合評價值。
2.根據權利要求1所述的呼吸效應的測量方法，其特征在于，所述清晰度信息包括第i幀清晰度和平均清晰度，所述根據所述清晰度信息對所述測試場景的呼吸效應進行評價，得到呼吸效應評價值，包括：
根據下式計算所述呼吸效應評價值：
其中，value為所述呼吸效應評價值，sharpeni為所述第i幀清晰度，sharpenmean為所述平均清晰度，n為所述圖像的幀數，且n≥200。
3.根據權利要求1所述的呼吸效應的測量方法，其特征在于，所述測試場景包括高頻場景、低頻場景和綜合實景。
4.根據權利要求3所述的呼吸效應的測量方法，其特征在于，所述預設權重包括：
value高：value低：value實＝3:3:4，
其中，value高為所述高頻場景對應的呼吸效應評價值，value低為所述低頻場景對應的呼吸效應評價值，value實為所述綜合實景對應的呼吸效應評價值。
5.根據權利要求1所述的呼吸效應的測量方法，其特征在于，所述清晰度算法包括圖像梯度算法。
6.一種呼吸效應的測量系統，其特征在于，包括：
場景區分單元，用于采集視頻，并按照畫面復雜度將所述視頻進行場景分類，獲取多個測試場景；
清晰度計算單元，用于獲取每個所述測試場景的圖像，并采用清晰度算法計算所述圖像的清晰度信息；
第一評價單元，用于根據所述清晰度信息對所述測試場景的呼吸效應進行評價，得到呼吸效應評價值；
第二評價單元，用于將多個所述測試場景各自對應的所述呼吸效應評價值按照預設權重進行加權計算，得到呼吸效應綜合評價值。
7.根據權利要求6所述的呼吸效應的測量系統，其特征在于，所述清晰度信息包括第i幀清晰度和平均清晰度，所述第一評價單元包括：
根據下式計算所述呼吸效應評價值：
其中，value為所述呼吸效應評價值，sharpeni為所述第i幀清晰度，sharpenmean為所述平均清晰度，n為所述圖像的幀數，且n≥200。
8.根據權利要求6所述的呼吸效應的測量系統，其特征在于，所述測試場景包括高頻場景、低頻場景和綜合實景。
9.根據權利要求8所述的呼吸效應的測量系統，其特征在于，所述預設權重包括：
value高：value低：value實＝3:3:4，
其中，value高為所述高頻場景對應的呼吸效應評價值，value低為所述低頻場景對應的呼吸效應評價值，value實為所述綜合實景對應的呼吸效應評價值。
10.根據權利要求6所述的呼吸效應的測量系統，其特征在于，所述清晰度算法包括圖像梯度算法。
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