[發明專利]一種基于編碼信息的無參考壓縮視頻質量評估方法

有效

• 申請號: 202210526286.1
• 申請日: 2022-05-13
• 公開（公告）號: CN114630111B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 朱樹元;胡術明
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04N17/00
• 分類號: H04N17/00;H04N19/96;G06V10/80;G06V10/774
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 甘茂

本發明屬于無參考視頻質量評估領域，具體提供一種基于編碼信息的無參考壓縮視頻質量評估方法，實現在不解碼的情況下以更低的時間復雜度獲取與人眼主觀感受更一致的評估結果。本發明首先提取HEVC碼流中與質量相關的特征：編碼樹劃分深度、運動矢量幅值、量化參數值以及跳過模式占比，并計算得到多個幀級特征值；然后利用鄰近幀最小值池化與加權池化的結果加權得到池化后幀級特征值，再對池化后幀級特征值進行平均池化，得到視頻級編碼特征；最后通過GBRT回歸的無參考壓縮視頻質量評估模型得到視覺質量預測分數。綜上，本發明實現了在不解碼情況下的視頻質量評估，且以更低的時間復雜度獲取與人眼主觀感受更一致的評估結果。

技術領域

本發明屬于無參考視頻質量評估領域，具體提供一種利用高效視頻編碼(HighEfficiency Video Coding，HEVC)碼流編碼信息的無參考壓縮視頻質量評估方法。

背景技術

伴隨著互聯網的快速發展，越來越多的短視頻在網上快速傳播；由于智能設備的普及，用戶只需要一部手機就能夠完成短視頻的拍攝全程，為了能夠實現對用戶原創視頻內容(User Generated Content，UGC)的視覺質量評估，無參考視頻質量評估逐漸成為當今的研究熱點。

視頻在拍攝完成之后，受到硬件存儲成本和網絡帶寬成本的限制，需要對視頻進行編碼，從而降低視頻的文件大小。視頻在編碼過程中存在與其質量相關的編碼信息，比如能夠表征視頻內容復雜程度的編碼樹劃分深度、與視頻質量相關度較高的量化參數值、進一步消除視頻時間冗余的運動估計等；基于此，本發明提出一種基于編碼信息的無參考壓縮視頻質量評估方法。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于編碼信息的無參考壓縮視頻質量評估方法，用以實現在不解碼情況下完成視頻質量評估，以更低的時間復雜度獲取與人眼主觀感受更一致的評估結果。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案為：

一種基于編碼信息的無參考壓縮視頻質量評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1. 編碼特征提取；

步驟1.1 通過HM解碼軟件提取碼流視頻的編碼信息，包含：編碼樹劃分深度、運動矢量幅值、量化參數值、以及每個像素點的跳過模式標記；

步驟1.2針對碼流視頻的第k幀圖像：計算該幀圖像的編碼樹劃分深度平均值作為幀級特征值，計算該幀圖像的編碼樹劃分深度標準差作為幀級特征值，計算該幀圖像的運動矢量幅值平均值作為幀級特征值，計算該幀圖像的運動矢量幅值標準差作為幀級特征值，計算該幀圖像中零運動矢量像素點個數占像素點總數的比例作為幀級特征值，計算該幀圖像中采用跳過模式的像素點個數占像素點總數的比例并取其相反數作為幀級特征值，取該幀圖像的量化參數值的相反數作為幀級特征值；

步驟2. 編碼特征的時間池化；

步驟2.1針對碼流視頻的第k幀圖像：對每一個幀級特征值分別進行池化處理，分別得到池化后幀級特征值、、、、、、；

步驟2.2 針對碼流視頻的第k幀圖像：計算該幀圖像與前一幀圖像的幀級特征值差值作為幀級特征值，計算該幀圖像與前一幀圖像的幀級特征值差值作為幀級特征值；

步驟2.3 針對碼流視頻：對步驟2.1得池化后幀級特征值與步驟2.2得幀級特征值的每一個幀級特征值分別進行平均池化，得到視頻級編碼特征：

，

其中，、、、、、、、、依次表示、、、、、、、、的平均池化結果；

步驟3. 編碼特征融合；

將視頻級編碼特征輸入至預訓練無參考壓縮視頻質量評估模型中，由無參考壓縮視頻質量評估模型輸出視頻質量預測分數。