[发明专利]一种视频图像质量测评方法及测评系统

说明书

本发明提出了一种视频图像质量测评方法及测评系统，接收视频采集终端拍摄的动态视频；提取动态视频中的待测评图像，并将每个所述待测评图像分成M*N个相同大小的图像块；计算待测评图像X的图像质量指数，最终利用待测评图像X的图像质量指数作为评价视频图像质量的最终参数。发明在不同条件下分别拍摄动态视频后上传动态视频，测评系统分别进行不同条件下的视频图像质量测评，并输出多维度视频测评结果，公正地客观地反映视频图像的质量。

技术领域

本发明涉及视频图像处理技术领域，具体涉及一种视频图像质量测评系统及测评方法。

背景技术

图像和视频是目前多媒体应用系统中两种主要的媒体形式，图像是视频的基本单位，视频是图像在时间域上的连续序列。因此，对图像的研究是视频研究的基础。图像在获取、压缩、存储和传输的过程中会带来数据损失，传统的依靠人工观察的主观方法对图像进行质量评价不但费时费力，而且评价的结果受到评价环境、评价人员工作背景等因素的影响，不能客观反映图像的质量，因此根本无法应用于实际的多媒体系统。图像质量评价的“客观化”趋势变得越来越明显，研究符合人类主观感受的图像客观质量评价方法显得日益重要。

现有技术中，例如专利文献CN113344843A中公开了一种图像质量测评方法、装置和系统，根据待测评图像的图像类型和至少一个图像属性，确定选定的各评判维度的确认权重；将待测评图像与选定的对比图像进行比对，得到待测评图像与对比图像在各评判维度的测评结果；根据各评判维度的测评结果和各评判维度的确认权重，确定所述待测评图像与对比图像的综合测评结果。但是该技术方案的测评准确率和精度仍有待提高。

再例如专利文献CN101605273A中公开了一种色饱和度质量测评的方法和子系统，从待测评视频图像中采集样本图片；对所述样本图片提取饱和度直方图综合指标、饱和度均值标准差综合值、YCbCr色彩空间中的Cb色度分量的均值和Cr色度分量的均值作为色饱和度质量测评的客观指标；将所述提取的客观指标通过进行过有监督的学习训练的分类器进行分类，模拟主观测评得到色饱和度质量类别。但是该技术方案需要大量学习样本数据制作数据模型，大大增加了前期准备工作的工作量。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种视频图像质量测评方法，包括：

步骤一，接收多个终端拍摄的动态视频；

步骤二，提取所述动态视频中的待测评图像，并将每个所述待测评图像分成M*N个相同大小的图像块；

步骤三，按照式（1）分别计算每个图像块的局部方差，

（1）；

其中，，表示图像块内的像素，L是内的像素总数；

步骤四，选择局部方差数值最大的图像块作为ROI区域，按照式（2）计算待测评图像X的ROI区域与参考图像Y对应的相同区域的局部方差质量指数，

（2）；

其中，分别为待测评图像X和参考图像Y的图像局部方差均值，分别为待测评图像X和参考图像Y的图像局部方差的标准差，为待测评图像X和参考图像Y的图像局部方差的协方差；

步骤五、按照式（3）计算待测评图像X的图像质量指数，最终利用待测评图像X的图像质量指数作为评价视频图像质量的最终参数，

（3）；

其中，为待测评图像X的每个图像块的视觉感知度，为待测评图像X的每个图像块的区域相似度。

进一步地，通过下式计算：；

通过下式计算：；

定义为：。