[发明专利]基于背景消除的小波域视频质量评价方法

摘要

本发明公开了一种基于背景消除的小波域视频质量评价方法，第一步：视频序列全局质量第二步：采用背景消除法计算视频的局部质量第三步：计算视频的总体质量，即根据所得到的视频序列的局部质量和全局质量，视频质量评价模型本发明旨在提高视频客观质量评价与人眼的主观质量评价的一致性；对于不同的失真类型、不同的场景均能够有较好的视频评价性能，并且该算法具有较低的复杂度，能够实现实时质量评价。

主权项

1.一种基于背景消除的小波域视频质量评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：第一步：计算全局质量，采用4级haar离散小波变换分别对参考视频R_N和失真视频D_N的每一帧进行分解，其分解系数分别表示如下：C_R(λ,θ,t,i)＝DWT(R_t)  (1)C_D(λ,θ,t,i)＝DWT(D_t)  (2)其中，C_R(λ,θ,t,i),C_D(λ,θ,t,i)分别表示参考视频和失真视频中t帧的小波分解系数，t∈[1,N]、R_t,D_t分别表示参考、失真视频序列中第t帧；{λ,θ}分别表示用于索引图像不同尺度和不同方向的系数子带，θ＝2,3,4分别表示水平，斜对角线和垂直的子带，θ＝1表示近似子带；i表示第t帧、λ尺度、方向为θ的小波系数的位置；通过视频每一帧的小波域不同尺度和不同方向的细节子带系数，分别获得参考视频和失真视频不同尺度下的边缘系数E_R(λ,t,i),E_D(λ,t,i)：利用上式分别计算第t帧尺度为λ的边缘系数相似性：式中，T为正常数，ESIM(λ,t,i)表示参考、失真视频中第t帧、λ尺度、位置i处的局部相似性，当E_R,E_D完全一样时，取值为1；通过计算局部相似性的标准差，获取视频序列单帧图像的不同尺度的质量ESIMD(λ,t)：其中，N_c为视频中第t帧、λ尺度的系数矩阵中的系数总数；视频序列的单帧质量为：其中，l表示haar小波变换级数，在本文中取值为4；则，视频序列全局质量Q_global表示为：第二步：采用背景消除法计算视频的局部质量，即首先将参考视频和失真视频以视频序列连续的3帧为一组，构建为每组互相不重叠的视频块；其次，结合均值背景法，将参考视频帧组均值作为该帧组的背景，取代帧差法中以前一帧作为背景，以帧组的中间一帧作为空域失真位置的体现，其余两帧减去背景得到前景帧来体现时空域的特征，从而将中间帧和两个前景帧共同构成时空域视频块；参考视频R_N和失真视频D_N对应的时空域视频块中的第t帧F_t^R,F_t^D计算公式如下：其中，B_g表示第g组视频帧组的背景图像，g∈{1,2,...,floor(N/3)}，N表示视频序列的总帧数，m表示帧组的中间帧相对整个视频序列的位置，m＝3g‑1，t表示当前帧相对整个视频序列的位置；根据式(8)计算视频序列单帧质量的方法，对视频时空域视频块中的每一帧质量进行衡量，从而获取视频帧组的质量Q_g：对所获取的视频序列多组时空域视频块质量进行排序，并提取质量较差部分的H％作为视频序列的最终局部质量Q_local：其中，H表示视频序列帧组的质量集合{Q₁,Q₂,...,Q_g,...,Q_floor(N/3)}中经过排序后最差部分的H％的集合，N_H表示集合中的元素总数；第三步：计算视频的总体质量，即根据所得到的视频序列的局部质量和全局质量，视频质量评价模型BSWQ如下：