[发明专利]基于视频前处理及转码的质量评估方法

权利要求书

1.一种基于视频前处理及转码的质量评估方法，其特征在于，包括：

对于原始视频以及视频前处理及转码后视频的单个视频帧，均分别提取自然统计特征与图像梯度方向的统计特征，分别计算两类特征的偏差程度再采用加权的方式，得到单个视频帧的质量评估得分；

将所有视频帧的质量评估得分进行时域池化，得到视频的质量评估得分，包括：

人眼在i时刻所感知的质量与该i时刻前τ时间内的质量存在相关性，这种相关性只与τ时间有关，每一时刻对应一个视频帧，将q_i表示第i个视频帧的质量评估得分，则第i时刻的视觉印象分q′_i计算如下：

其中，q_i-τ表示第i-τ个视频帧的质量评估得分；

对视觉印象分q′_i进行修正，得到修正后的视觉印象分q″_i：

其中，f(.)表示最小池化操作，g(.)是表示柔性最小值加权平均池化操作，q_i+τ表示第i+τ个视频帧的质量评估得分；γ为设定的权值；

从而计算视频的质量评估得分Q：

其中，N为视频帧总数。

2.根据权利要求1所述的一种基于视频前处理及转码的质量评估方法，其特征在于，自然统计特征包括：图像的亮度信息、对比度信息和结构性信息。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于视频前处理及转码的质量评估方法，其特征在于，提取自然统计特征之前，对单个视频帧进行降采样处理。

4.根据权利要求1或2所述的一种基于视频前处理及转码的质量评估方法，其特征在于，单个自然统计特征的偏差程度计算方式为：

其中，μ_k为原始视频中单个视频帧k的某一种自然统计特征的平均值，μ_j为视频前处理及转码后单个视频帧j的某一种自然统计特征的平均值，σ_k、σ_j分别为视频帧k、视频帧j的方差，σ_kj为相应的协方差；c₁与c₂均为常数；所有种类的自然统计特征都通过上述偏差程度计算方式各自计算偏差程度后再连乘，得到自然统计特征的偏差程度。

5.根据权利要求1所述的一种基于视频前处理及转码的质量评估方法，其特征在于，提取图像梯度方向的统计特征的方式包括：

对单个视频帧进行水平和垂直两个方向的边缘检测，再计算梯度幅值：

其中，G_x(x，y)、G_y(x，y)、G(x，y)分别表示位于像素点(x，y)的水平方向梯度、垂直方向梯度和像素点(x，y)的梯度幅值；

汇总所有像素点的梯度幅值，得到单个视频帧图像梯度方向的统计特征。

6.根据权利要求1或5所述的一种基于视频前处理及转码的质量评估方法，其特征在于，图像梯度方向的统计特征的偏差程度计算方式为：

首先，计算：

对F₁与F₂进行加权平均，得到的结果F作为图像梯度方向的统计特征的偏差程度；

其中，G_k为原始视频中单个视频帧的图像梯度方向的统计特征，G_j为视频前处理及转码后单个视频帧的图像梯度方向的统计特征；C为设定的常数参数。