[发明专利]基于图像特征信息的半参考视频QoE客观评估方法

权利要求书

1.基于图像特征信息的半参考视频QoE客观评估方法，其特征在于，该方法包括：

运营商端提取原始视频中每一帧图像的显著性信息图及纹理信息图，压缩处理所述显著性信息图和纹理信息图，得到原始视频的半参考数据；

用户端接收运营商端传来的原始视频的半参考数据及受损视频，提取受损视频中每一帧图像的显著性信息图及纹理信息图，得到受损视频的半参考数据，根据原始视频及受损视频的半参考数据，计算受损视频的损伤情况，使用预先训练好的神经网络算法对主观感受质量MOS进行评估，其中，所述受损视频为经过有损信道传输的运营商端的原始视频。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述显著性信息图包括时域显著性信息图和空域显著性信息图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述显著性信息图包括权重不同的强度分量、色彩分量、方向分量及皮肤色调分量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述纹理信息图包括时域纹理信息图和空域纹理信息图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每一帧图像的纹理信息图的提取包括：边缘提取、形态学膨胀处理及加叠；

其中，所述边缘提取包括：提取当前帧图像的边缘信息图像；

所述形态学膨胀包括：将当前帧图像的边缘信息图像进行形态学膨胀处理，得到处理后的边缘信息图像；

所述加叠包括：将处理后的边缘信息图像与当前帧图像加叠，得到当前帧图像的纹理信息图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述每一帧图像的纹理信息图包括：运营商端原始视频中每一帧图像的纹理信息图、用户端受损视频中每一帧图像的纹理信息图。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述压缩处理包括：

采用小波变换分解所述空域和时域两方面的显著性信息图和纹理信息图，得到不同高频子带；

作出所有高频子带的直方图；

采用泛化高斯分布GGD拟合所有高频子带的直方图并计算拟合误差。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述半参考数据包括：显著性信息空域损伤、显著性信息时域损伤、纹理信息空域损伤及纹理信息时域损伤。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据原始视频及受损视频的半参考数据，计算受损视频的损伤情况包括：根据原始视频及受损视频的半参考数据，通过相对熵计算受损视频的损伤情况。