[發明專利]基于逆向重建網格的視頻重定向質量客觀評價方法

有效

• 申請號: 202110563933.1
• 申請日: 2021-05-24
• 公開（公告）號: CN113298779B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發明（設計）人: 唐振華;董偉鑫;趙祖翌;李喆;覃團發
• 申請（專利權）人: 廣西大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V20/40;G06V10/46;H04N17/00;G06F16/53
• 代理公司: 深圳市六加知識產權代理有限公司 44372
• 代理人: 向彬

1.一種基于逆向重建網格的視頻重定向質量客觀評價方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、對重定向視頻幀劃分均勻網格，并利用SIFT方法對重定向前后的視頻幀進行特征點匹配，將初始網格頂點逆向重建，從而在原始視頻幀中獲得對應的網格頂點；

S2、采用空間幾何失真、空間結構失真和局部信息丟失這個三個指標來衡量重定向視頻的空域失真；其中，

空間幾何失真計算方式具體為：

步驟S211：分別計算每個初始網格與對應的逆向重建網格的寬度和高度的相似度：

其中(x'_k,y'_k)和(x_k,y_k)分別為原始視頻幀和重定向視頻幀的網格頂點坐標；k＝1,2,4,m'∈M'；

步驟S212：計算原始網格和重建網格的寬高相似度來衡量重定向視頻的空間幾何失真S_SGD：

其中，w_f(p,q)表示原始視頻中第f幀的第(p,q)個網格的重要度值；將SGD_m'歸一化到[0，1]區間內，從而得到SGD'_m'；

步驟S213：計算第f幀中所有重建網格的SGD均值，得到重定向視頻第f幀的寬高相似度，則寬高相似失真為：

其中，m'∈M',Q為重建網格總數，若的值越大，說明初始網格與重建網格的寬高相似失真越大，即重定向視頻出現較嚴重的幾何失真；

空間結構失真的計算方式具體為：

步驟S221：計算原始視頻幀中每一個重建網格的直線彎曲形變：

其中，||·||表示范數；

步驟S222：計算第f幀中所有重建網格的SSD均值，該均值即為重定向視頻第f幀的值：

其中，的值越大，表示重建網格的直接彎曲形變越大，重定向視頻的質量越差；

局部信息丟失的計算方式具體為：

步驟S231：計算對應的初始網格和重建網格的尺度形變：

步驟S232：計算第f幀中所有重建網格的LIL均值，該均值即為重定向視頻第f幀的值：

其中，的值越大，表示重建網格的信息丟失程度越大，重定向視頻的質量越差；

S3、采用時間網格失真指標來衡量重定向視頻的時間連續性；時間網格失真的計算方式具體為：

步驟S31：分別獲得第f幀與第f+1幀的重建網格頂點集合V′_f和V′_f+1；

步驟S32：計算原始視頻第f幀與第f+1幀之間的單應性矩陣H_f→f+1，用于作為對視頻運動的補償；

步驟S33：根據單應性矩陣H_f→f+1，計算第f幀與第f+1幀之間重建網格頂點的位置變化，并將其作為第f幀的

其中，-分別為原始視頻第f+1幀和第f幀的網格頂點；

步驟S34：計算原始視頻所有幀的均值，該均值即為重定向視頻的S_TMD值，S_TMD的值越大，表示重定向視頻的時間連續性越差；

S4、對空間網格失真和時間網格失真進行加權融合，從而得到重定向視頻的整體質量。

2.如權利要求1所述的基于逆向重建網格的視頻重定向質量客觀評價方法，其特征在于，所述步驟S1具體為：

首先在重定向視頻幀劃分均勻網格即初始網格，初始網格的集合表示為M，每一個初始網格的頂點表示為其中v₁為網格左上頂點，v₂為網格右上頂點，v₃為網格的左下頂點，v₄為網格的右下頂點，然后利用SIFT方法在原始視頻幀進行逆向重建后獲得對應網格，其集合表示為M'，每個重建網格的頂點表示為