[發(fā)明專利]一種超高清視頻質(zhì)量評價方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010172376.6
• 申請日: 2020-03-12
• 公開（公告）號: CN111385567B
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設計）人: 翟廣濤;楊小康;朱文瀚;閔雄闊;朱煜程;朱丹丹
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: H04N17/00
• 分類號: H04N17/00;H04N21/234;H04N21/44
• 代理公司: 上海恒慧知識產(chǎn)權代理事務所(特殊普通合伙) 31317
• 代理人: 徐紅銀

本發(fā)明公開一種超高清視頻質(zhì)量評價方法及裝置，方法包括：將超高清視頻序列逐幀提取出圖像序列，將圖像從彩色圖轉(zhuǎn)變成灰度圖；對轉(zhuǎn)變后的每一幀灰度圖進行分塊，并計算每一分塊的局部方差，選取局部方差最大的一個分塊作為后續(xù)處理的子圖，并記錄該局部方差為圖像復雜度特征；對所述子圖進行離散余弦變換，計算所述離散余弦變換下的頻域能量特征；計算所述子圖的自然統(tǒng)計學特征；將上述圖像復雜度特征、頻域能量特征、自然統(tǒng)計學特征采用支持向量機方法融合，得到最終的視頻質(zhì)量評價質(zhì)量分數(shù)。本發(fā)明可以有效地用于辨別真?zhèn)?K超高清圖像視頻序列，評價超高清圖像的質(zhì)量。

技術領域

本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體地，涉及一種超高清視頻質(zhì)量評價方法及裝置。

背景技術

近些年，數(shù)字電視行業(yè)在高速發(fā)展，其中4K超高清節(jié)目是時下最火熱的話題。從2012年，國際電信聯(lián)盟(ITU)發(fā)布了超高清電視(Ultra HDTV)的國際標準：ITU-RRecommendation BT.2020。標準對超高清電視的分辨率、色彩空間、幀率、色彩編碼等進行了規(guī)范。其中分辨率為3840*2160，寬高比為16:9。2017年，中國廣電總局規(guī)劃院也制定了相應的超高清標準體系。隨著現(xiàn)在越來越多的顯示設備支持播放超高清內(nèi)容，很多的網(wǎng)絡視頻運營商也推出了超高清片源或者節(jié)目。例如優(yōu)酷，樂視TV，愛奇藝等。

但是與此同時，也催生了一些問題。為了制造4K的賣點，很多視頻內(nèi)容標榜自己是4K清晰度的，但其實是通過插值方法將低分辨率視頻圖像插值成高分辨率的偽4K視頻圖像。雖然這些視頻圖像是超高清分辨率的，但是通常會在細節(jié)部分產(chǎn)生模糊，缺少一些很好的細節(jié)特征，這對于消費者來說是一種欺騙。與此同時，由于超高清視頻的超高分辨率，所需要的傳輸碼率也要高達50M。而偽超高清視頻會對帶寬資源造成嚴重浪費，確不能給用戶應有的質(zhì)量感受。因此，如何判別一段超高清視頻是否為原始的超高清視頻顯得非常重要。

圖像，視頻客觀質(zhì)量評價方法是一個廣泛研究的領域。研究人員在過去的二十多年里提出了很多模型，根據(jù)可以得到參考信息的多少分為全參考質(zhì)量評價，半?yún)⒖假|(zhì)量評價和無參考質(zhì)量評價。這些模型通過結合圖像的特征分析，自動的評估出圖像的失真程度。質(zhì)量評價在圖像處理系統(tǒng)中，對于系統(tǒng)性能分析，方法分析比較有著相當重要的作用。但是，經(jīng)過對現(xiàn)有技術的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，例如R.A.Manap等人在《Information Sciences》(信息科學)第301卷第141頁至第160頁發(fā)表的“Non-distortion-specific no-reference imagequality assessment:A survey”，表明目前這些質(zhì)量評價方法大多針對的是普通低分辨率圖像，或者人為制造的失真圖像，但并沒有考慮適用于評判超高清圖像或視頻的質(zhì)量評價方法。現(xiàn)有的無參考質(zhì)量評價方法在超分辨率方法插值后圖像評價上效果比較糟糕，因此設計出針對4K超高清視頻圖片的無參考質(zhì)量評價方法非常重要。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的是提供一種基于頻域能量特征，自然統(tǒng)計學特征以及圖像復雜度特征融合的超高清視頻質(zhì)量評價方法，可以有效地用于辨別真?zhèn)?K超高清圖像視頻序列，評價超高清圖像的質(zhì)量，對于超高清視頻的發(fā)展有著重要的意義。

為實現(xiàn)上述的目的，本發(fā)明提供一種超高清視頻質(zhì)量評價方法，包括：

將超高清視頻序列逐幀提取出圖像序列，將圖像從彩色圖轉(zhuǎn)變成灰度圖；

對轉(zhuǎn)變后的每一幀灰度圖進行分塊，并計算每一分塊的局部方差，選取局部方差最大的一個分塊作為后續(xù)處理的子圖，并記錄該局部方差為圖像復雜度特征；

對所述子圖進行離散余弦變換，計算所述離散余弦變換下的頻域能量特征；

計算所述子圖的自然統(tǒng)計學特征；

將上述圖像復雜度特征、頻域能量特征、自然統(tǒng)計學特征采用支持向量機方法融合，得到最終的視頻質(zhì)量評價質(zhì)量分數(shù)。