[发明专利]一种基于时空域结构的高效视频质量客观评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种视频质量评价方法，尤其是涉及一种基于时空域结构的高效视频质量客观评价方法。

背景技术

视频质量评价(Video QualityAssessment，VQA)在视频相关应用的快速发展中起着关键作用，常用于各种各样视频服务的质量控制和各种视频处理算法的性能比较。视频质量客观评价研究通过算法估计视频质量，去逼近人类视觉系统感受到的视频质量。根据原始无失真视频的可用情况，视频质量客观评价方法通常可划分为三类：全参考(Full Reference，FR)、半参考和无参考视频质量评价方法。由于全参考视频质量评价方法(FR-VQA)的准确性更高，因此在感知视频处理中得到了广泛应用，如视频压缩中的编码模块选择、量化参数配置、码率控制、错误隐藏等等。

全参考视频质量评价方法要求能够快速准确的评价视频的客观质量，实时处理能力就显得非常重要，如源端在线视频质量监控和率失真优化视频编码器的失真度量，同时，在其他的应用场合中，低复杂度也是全参考视频质量评价方法的一项非常重要的性能要求。像素级的全参考评价方法峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio，PSNR)是视频处理领域目前应用最广的性能量化指标，由于峰值信噪比具有易于实现、评价速度快、性能稳定、物理意思明确等优势，因此在目前应用最广泛的视频编码标准H.264/AVC和最新的H.265/HEVC中，峰值信噪比依然是最主要的客观评价方法，然而，平等对待每个像素点的失真而没有考虑人类视觉系统的感知特性，这使得峰值信噪比与主观质量感受的一致性较低，从而阻碍了视频处理技术的进步，尤其是阻碍了视频压缩效率的进一步提升。

现有的全参考视频质量评价方法可以分为两类：第一类最直接的视频质量评价方法就是独立帧使用顶尖的图像质量评价方法，然后平均或者加权平均得到视频的质量，但是这类视频质量评价方法缺乏时域信息，评价效果较差；第二类方法分别考察空域和时域失真得到视频质量，或直接根据时空域信息进行评估，虽然这类视频质量评价方法的评价效果优于峰值信噪比，但是这类视频质量评价方法的复杂度都较高，部分需要非常耗时的运动估计，存在实现复杂、无法实时处理、不易集成等缺点而阻碍了这类视频质量评价方法的推广应用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于时空域结构的高效视频质量客观评价方法，其能够有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性，且计算复杂度低。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于时空域结构的高效视频质量客观评价方法，其特征在于包括以下步骤：

①令S_r表示无失真参考视频序列，令S_d表示S_r经失真后得到的失真视频序列，其中，S_r中包含的图像的总帧数和S_d中包含的图像的总帧数均为F帧，F>1，S_r中包含的图像和S_d中包含的图像的宽度均为W且高度均为H；将S_r中的所有图像各自的亮度分量构成的序列定义为S_r的亮度分量序列，并记为Y_r；将S_r中的所有图像各自的第一色度分量构成的序列定义为S_r的第一色度分量序列，并记为U_r；将S_r中的所有图像各自的第二色度分量构成的序列定义为S_r的第二色度分量序列，并记为V_r；将S_d中的所有图像各自的亮度分量构成的序列定义为S_d的亮度分量序列，并记为Y_d；将S_d中的所有图像各自的第一色度分量构成的序列定义为S_d的第一色度分量序列，并记为U_d；将S_d中的所有图像各自的第二色度分量构成的序列定义为S_d的第二色度分量序列，并记为V_d；上述，Y_r、U_r、V_r、Y_d、U_d、V_d中包含的图像的宽度均为W且高度均为H；