[发明专利]视频质量评价和特征字典的训练方法、装置和介质

说明书

本申请实施例提供了一种视频质量评价和特征字典的训练方法、装置和介质，涉及视频信号处理和多媒体通信领域，用以在无原始视频的条件下，对视频质量进行预测。该方法中，获取待评价视频的特征信息；根据预先存储的特征字典，对所述待评价视频的特征信息进行稀疏表示，得到稀疏系数；获取所述特征字典中表示评价值的向量，与所述稀疏系数构成的向量进行相乘，得到所述待评价视频的评价值。这样，可以在没有待评价视频的原始视频的条件下准确的对待评价视频进行预测，提高视频评价的效率，节省人力。

技术领域

本申请涉及视频信号处理和多媒体通信领域，尤其涉及一种视频质量评价和特征字典的训练方法、装置和介质。

背景技术

在视频通信、多媒体通信领域中，高清分辨率视频越来越普遍，高清视频的质量问题受到关注。由于高清视频在采集、编码压缩、传输和解码显示的过程中会不可避免的产生噪声，会导致高清视频质量下降，严重影响高清视频的视觉主观感知。所以，需要提高高清视频质量来提高高清视频的视觉感知。

在提高高清视频的感知质量时首先要了解现有视频的质量好坏程度，有效的视频质量评价方法能够准确的评价高清视频质量，从而促进高清视频系统的发展和编码压缩效率的提高。

发明内容

本申请实施例中提供一种视频质量评价和特征字典的训练方法、装置和介质，解决现有技术中预测视频质量效率低、浪费人力的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种视频评价方法，该方法包括：

获取待评价视频的特征信息；

根据预先存储的特征字典，对所述待评价视频的特征信息进行稀疏表示，得到稀疏系数；

获取所述特征字典中表示评价值的向量，与所述稀疏系数构成的向量进行相乘，得到所述待评价视频的评价值；

其中，所述特征字典通过以下方法训练得到：

获取N个不同失真程度的视频作为N个训练样本；其中，N为正整数；

获取各训练样本的特征信息；

针对每个训练样本，将该训练样本的特征信息与评价值对应组合，得到列向量；由N个训练样本的列向量构成训练矩阵；

根据所述训练矩阵，训练得到特征字典。

另一方面，本申请实施例中还提供一种特征字典的训练方法，该方法包括：获取N个不同失真程度的视频作为N个训练样本；其中，N为正整数；

提取各训练样本的特征信息；

针对每个训练样本，将该训练样本的特征信息与评价值对应组合，得到列向量；由N个训练样本的列向量构成训练矩阵；

根据所述训练矩阵，训练得到特征字典。

基于相同的发明构思，本申请实施例中提供一种视频质量评价装置，该装置包括：

获取模块，用于获取待评价视频的特征信息；

处理模块，用于根据预先存储的特征字典，对所述待评价视频的特征信息进行稀疏表示，得到稀疏系数；

计算模块，用于获取所述特征字典中表示评价值的向量，与所述稀疏系数构成的向量进行相乘，得到所述待评价视频的评价值；

其中，所述特征字典通过下方法训练得到：获取N个不同失真程度的视频作为N个训练样本；其中，N为正整数；

获取各训练样本的特征信息；

针对每个训练样本，将该训练样本的特征信息与评价值对应组合，得到列向量；由N个训练样本的列向量构成训练矩阵；

根据所述训练矩阵，训练得到特征字典。