[发明专利]一种视频质量评价方法和装置

说明书

技术领域

本发明属于视频领域，尤其涉及一种视频质量评价方法和装置。

背景技术

对于IP网络的视频流媒体而言，视频质量在采集、压缩、传输、播出的过程中，会有所降低。通常，在编码端，由于采用不同的压缩格式，在删除视觉冗余信息的同时也删除了部分有用信息，同时，在压缩编码的过程中会出现块效应和边界模糊的现象。在传输时，由于带宽受限，网络的延时、抖动等都会造成视频流的丢包或误码，从而造成失真，影响视频播出质量。在接收端，同一视频，由于不同的解码器和播放视频的终端，用户的视觉感受也不相同的。因此，为了解视频质量的下降程度，并通过改进算法和传输机制来提高用户的视觉感知，需要对视频播出质量进行准确的评价。

目前，视频质量评价方法(Video Quality Assessment,VQA)采用客观质量评价方法。大多数客观视频质量评价方法基于单帧图像质量的计算，然后取所有帧质量的均值或者加权均值作为整个视频的质量评分。速度快，成本低，易于实现，被广泛应用于工程实践中。

然而，现有的视频质量评价方法仅仅将视频中单帧图像的质量评价结果进行加权运算得出的结果作为视频质量的评价结果，这种评价方法仅以单帧图像的质量作为评价基础，忽略了图像之间的连贯性，从而导致对视频的质量评价不准确。

发明内容

本发明提供一种视频质量评价方法和装置，旨在解决现有的视频质量评价方法对视频的质量评价不准确的问题。

本发明提供一种视频质量评价方法，从待评价视频中获取待评价图像，从原始视频中获取与该待评价图像具有相同帧序号的原始图像，并对该待评价图像和该原始图像进行结构相似性运算，得到该待评价图像的结构相似性指数，从该原始图像中提取多个图像显著区，并对该图像显著区进行运动特性运算，计算出该图像显著区的运动特性因子，利用相邻的两个图像显著区的运动特性因子计算出该相邻的两个图像显著区的相似度，将该相似度大于预置相似度的两个相邻的图像显著区进行合并，以及对合并后图像中的像素点的灰度值进行加权运算，得到该原始图像的时空显著度，对该原始图像的时空显著度和该待评价图像的结构相似性指数的积进行加权运算，得到该待评价视频的质量指数。

本发明提供一种视频质量评价装置，运算模块用于从待评价视频中获取待评价图像，从原始视频中获取与该待评价图像具有相同帧序号的原始图像，并对该待评价图像和该原始图像进行结构相似性运算，得到该待评价图像的结构相似性指数，提取模块用于从该原始图像中提取多个图像显著区，运算模块还用于对该图像显著区进行运动特性运算，以算出该图像显著区的运动特性因子，以及，利用相邻的两个图像显著区的运动特性因子计算出该相邻的两个图像显著区的相似度，合并模块用于将该相似度大于预置相似度的两个相邻的图像显著区进行合并，该运算模块还用于对合并后图像中的像素点的灰度值进行加权运算，得到该原始图像的时空显著度，以及，对该原始图像的时空显著度和该待评价图像的结构相似性指数的积进行加权运算，得到该待评价视频的质量指数。

本发明提供了一种视频质量评价方法和装置，从待评价视频中获取待评价图像，从原始视频中获取与该待评价图像具有相同帧序号的原始图像，并对该待评价图像和该原始图像进行结构相似性运算，得到该待评价图像的结构相似性指数，从该原始图像中提取多个图像显著区，并对该图像显著区进行运动特性运算，计算出该图像显著区的运动特性因子，利用相邻的两个图像显著区的运动特性因子计算出该相邻的两个图像显著区的相似度，将该相似度大于预置相似度的两个相邻的图像显著区进行合并，以及对合并后图像中的像素点的灰度值进行加权运算，得到该原始图像的时空显著度，对该原始图像的时空显著度和该待评价图像的结构相似性指数的积进行加权运算，得到该待评价视频的质量指数。本发明与现有技术相比，有益效果在于：在计算待评价视频的质量指数时，加入了能反映运动连贯性的运动特性因子，可以得出更加准确的视频评价指数。同时，只需计算显著区的运动特性因子，大大减少了计算量，节省了计算时间和运算资源。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。

图1是本发明第一实施例提供的一种视频质量评价方法的实现流程示意图；

图2是本发明第二实施例提供的一种视频质量评价方法的实现流程示意图；

图3是本发明第二实施例提供的一种原始图像的空域显著图；