[发明专利]无参考的视频质量确定方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.无参考的视频质量确定方法，其特征在于，包括：

获取待评估的视频图像帧，通过深度特征提取网络对所述视频图像帧进行信息压缩得到压缩图像；

对所述压缩图像进行时空归一化处理得到归一化图像；

通过联合损失模块对所述归一化图像进行分析输出视频质量分值，所述联合损失模块包括至少两个特征分析模块。

2.根据权利要求1所述的无参考的视频质量确定方法，其特征在于，所述深度特征提取网络包括多个连续的特征提取模块和下采样模块，所述对所述压缩图像进行时空归一化处理得到归一化图像，包括：

对所述压缩图像的时域特征和空域特征进行均值计算以及特征提取得到归一化图像。

3.根据权利要求1所述的无参考的视频质量确定方法，其特征在于，所述联合损失模块包括失真分析模块和主观分析模块，所述通过联合损失模块对所述归一化图像进行分析输出视频质量分值，包括：

通过所述失真分析模块对所述归一化图像进行失真分析处理得到预测输出；

将所述预测输出以及所述归一化图像的时空特征输入至所述主观分析模块以输出视频质量分值。

4.根据权利要求3所述的无参考的视频质量确定方法，其特征在于，所述失真分析模块包括至少两个失真分析子模块，所述通过所述失真分析模块对所述归一化图像进行失真分析处理得到预测输出，包括：

分别通过每个所述失真分析子模块对所述归一化图像进行失真分析处理得到各自对应的预测输出；

所述将所述预测输出以及所述归一化图像的时空特征输入至所述主观分析模块以输出视频质量分值，包括：

分别将每个所述失真分析子模块对应的预测输出以及所述归一化图像的时空特征输入至所述主观分析模块，以输出视频质量分值。

5.根据权利要求1所述的无参考的视频质量确定方法，其特征在于，在通过联合损失模块对所述归一化图像进行分析输出视频质量分值之前，还包括：

获取人工标注的视频样本的不同标签值，根据所述不同标签值以及标签值和特征分析模块的对应关系对所述联合损失模块进行训练。

6.根据权利要求5所述的无参考的视频质量确定方法，其特征在于，在获取人工标注的视频样本的不同标签值之前，还包括：

获取原始视频数据，对所述原始视频数据进行预处理得到统一格式的视频信息，基于不同的画质特征生成对应所述视频信息的特征频率直方图；

基于所述特征频率直方图对所述原始视频数据进行过滤得到视频样本，其中，所述画质特征包括码率、分辨率、亮度、色度、宽高比以及对比度中的至少一种。

7.根据权利要求5所述的无参考的视频质量确定方法，其特征在于，在获取人工标注的视频样本的不同标签值之前，还包括：

接收并存储对当前视频样本的人工标注的标签值，所述标签值包括噪声值、色彩值、清晰度值、模糊度值、亮度值和主观值中的至少两种。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的无参考的视频质量确定方法，其特征在于，所述通过联合损失模块对所述归一化图像进行分析输出视频质量分值，包括：

通过联合损失模块对所述归一化图像进行分析输出所述视频图像帧的总分值，以及各个特征分析模块输出的子特征分值。

9.无参考的视频质量确定装置，其特征在于，包括：

深度特征提取模块，用于获取待评估的视频图像帧，对所述视频图像帧进行信息压缩得到压缩图像；

时空特征归一化模块，用于对所述压缩图像进行时空归一化处理得到归一化图像；

联合损失模块，用于对所述归一化图像进行分析输出视频质量分值，所述联合损失模块包括至少两个特征分析模块。

10.一种无参考的视频质量确定设备，所述设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一项所述的无参考的视频质量确定方法。

11.一种存储计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-8中任一项所述的无参考的视频质量确定方法。