專利名稱：視頻質(zhì)量獲取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻處理技術(shù)，尤其涉及一種視頻質(zhì)量獲取方法。
背景技術(shù)：
隨著視頻處理技術(shù)的迅速發(fā)展，視頻服務(wù)越來越受到人們的青睞，人們對(duì)于視頻質(zhì)量的要求也越來越高。現(xiàn)有技術(shù)主要采用客觀評(píng)價(jià)方法和主觀評(píng)價(jià)方法兩種來獲取視頻質(zhì)量。客觀視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法通常通過計(jì)算原始視頻信號(hào)與失真視頻信號(hào)之間的均方誤差(Mean SquaredError,簡(jiǎn)稱MSE)或峰值信噪比(Peak Signalto Noise Ratio,簡(jiǎn)稱PSNR)來確定視頻質(zhì)量，而這類方法通常是與人類視覺感知有偏離的。主觀評(píng)價(jià)方法是在引入人類視覺系統(tǒng)(Human VisualSystem,簡(jiǎn)稱HVS)這一概念之后獲得的，現(xiàn)有的方法是利用結(jié)構(gòu)相似性度量(Structural Similarity Index Measurement system,簡(jiǎn)稱 SSIM)方法來獲取視頻質(zhì)量，具體地，該SSM方法可以通過亮度、對(duì)比度和結(jié)構(gòu)信息三要素來計(jì)算視頻序列中每一幀的圖像質(zhì)量，然后將各幀的圖像質(zhì)量進(jìn)行加權(quán)平均作為視頻質(zhì)量。但是，上述基于SSIM獲取視頻質(zhì)量的方法僅限于對(duì)視頻幀層級(jí)的處理，因此，采用現(xiàn)有技術(shù)獲取的視頻質(zhì)量不準(zhǔn)確。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種視頻質(zhì)量獲取方法，以獲取準(zhǔn)確的視頻質(zhì)量。本發(fā)明提供一種視頻質(zhì)量獲取方法，該方法包括接收待處理的 視頻；獲取視頻幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果；獲取視頻序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)所述幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和所述序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，獲取所述視頻的質(zhì)量信息。本發(fā)明還提供一種視頻質(zhì)量獲取裝置，該裝置包括接收模塊，用于接收待處理的視頻；幀層檢測(cè)模塊，用于獲取視頻幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果；序列層檢測(cè)模塊，用于獲取視頻序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果；質(zhì)量獲取模塊，用于根據(jù)所述幀層檢測(cè)模塊和所述序列層檢測(cè)模塊，獲取所述視頻的質(zhì)量信息。本發(fā)明提供的視頻質(zhì)量獲取方法，通過對(duì)待處理的視頻進(jìn)行處理，可以得到待處理視頻的幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，并利用幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果聯(lián)合得到視頻質(zhì)量信息，從而使得該視頻質(zhì)量結(jié)果綜合了視頻幀層和序列層特性，進(jìn)而得出的視頻質(zhì)量信息更符合人眼的感知結(jié)果，也更準(zhǔn)確。


圖1是本發(fā)明視頻質(zhì)量獲取方法實(shí)施例一的流程圖；圖2是本發(fā)明視頻質(zhì)量獲取方法實(shí)施例二的流程圖；圖3是本發(fā)明視頻質(zhì)量獲取裝置實(shí)施例一的結(jié)構(gòu)示意圖；圖4是本發(fā)明視頻質(zhì)量獲取裝置實(shí)施例二的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式圖1是本發(fā)明視頻質(zhì)量獲取方法實(shí)施例一的流程圖。如圖1所示，本實(shí)施例提供的視頻質(zhì)量獲取方法包括S101、接收待處理的視頻。具體地，視頻可以分為視頻幀層和視頻序列層，其中，視頻幀層是指構(gòu)成視頻的每一幀圖像，視頻序列層是指每一幀圖像在播放時(shí)間上會(huì)有先后順序，形成視頻序列。S102、獲取視頻幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果。舉例來說，本實(shí)施例可以先得到視頻中每一幀圖像的顯著性檢測(cè)結(jié)果，對(duì)各幀圖像的顯著性檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，獲取視頻幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果。S103、獲取視頻序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果。具體地，由于視頻中運(yùn)動(dòng)對(duì)象的移動(dòng)速度更易于引起人眼的關(guān)注，因此視頻序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果可以通過考慮當(dāng)前幀與前相鄰幀之間的運(yùn)動(dòng)對(duì)象的移動(dòng)速度得出。S104、根據(jù)幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，獲取視頻的質(zhì)量信息。具體地，視頻的質(zhì)量信息是由幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果共同決定的，因此，本實(shí)施例根據(jù)獲取的幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，來獲取視頻的質(zhì)量信息，從而使得該視頻的質(zhì)量信息融合了視頻幀層和視頻序列層的檢測(cè)結(jié)果。本實(shí)施例提供的視頻質(zhì)量獲取方法，通過對(duì)待處理的視頻進(jìn)行處理，可以得到待處理視頻的幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，并利用幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果聯(lián)合得到視頻質(zhì)量信息，從而使得該視頻質(zhì)量結(jié)果綜合了視頻幀層和序列層特性，進(jìn)而得出的視頻質(zhì)量信息更符合人眼的感知結(jié)果，也更準(zhǔn)確。圖2是本發(fā)明視頻質(zhì)量獲取方法實(shí)施例二的流程圖。如圖2所示，本實(shí)施例提供的視頻質(zhì)量獲取方法包括S201、接收待處理的視頻。本步驟的實(shí)現(xiàn)與圖1所示方法實(shí)施例一中SlOl的實(shí)現(xiàn)過程相同。S202、對(duì)視頻的各巾貞圖像進(jìn)行基于塊的運(yùn)動(dòng)估計(jì),獲得與各巾貞圖像對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)向
量。 具體地，視頻是由一幀一幀的圖像構(gòu)成的，將視頻的各幀圖像分成一定數(shù)量的圖像塊，對(duì)于構(gòu)成視頻圖像的每一圖像塊都進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，獲得各塊圖像的運(yùn)動(dòng)向量，然后根據(jù)每塊圖像的運(yùn)動(dòng)向量即可得到每一幀圖像的運(yùn)動(dòng)向量。S203、根據(jù)各幀圖像的亮度、色度以及運(yùn)動(dòng)向量，進(jìn)行幀層顯著性檢測(cè)，獲取幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果。
具體地，本實(shí)施例可以根據(jù)各幀圖像的亮度、色度和以及運(yùn)動(dòng)向量，確定各幀圖像的四元圖q (t) =I (t)+H (t) u^Vx (t) u2+Vy (t) U3 ；其中，q (t)表示第t幀圖像的四元圖，I (t)表示第t幀圖像的亮度，H (t)表示第t巾貞圖像的色度，Vx (t)表示第t巾貞圖像水平方向的運(yùn)動(dòng)分量，Vy (t)表示第t巾貞圖像垂直方向的運(yùn)動(dòng)分量，Li' = —I，i=l, 2，3且U1丄u2, U2丄u3, U3丄U1, U1 · U2 = U3 ；然后，對(duì)各幀圖像的四元圖進(jìn)行超復(fù)數(shù)傅立葉變換，獲得各幀圖像的頻域信息，也就是 Q (t) =QFT (q(t))；從各幀圖像的頻域信息中提取相位譜，根據(jù)所述相位譜重建獲得空域信息p(t)=P(Q(t))； 根據(jù)得到的空域信息進(jìn)行超復(fù)數(shù)傅立葉逆變換，得到SMu (t)=g (t) · I QFr1(eu-p(t)) I I2，其中SMij (t)表示第t幀圖像的顯著性檢測(cè)結(jié)果，g (t)為高斯濾波函數(shù)，u是一個(gè)純四元組。優(yōu)選地，本實(shí)施例可以在64X64分辨率下，對(duì)各幀圖像的四元圖進(jìn)行超復(fù)數(shù)傅里葉變換及逆變換，在64X64分辨率下進(jìn)行傅里葉變換處理，可以獲得快速和較好的視覺效果，最后根據(jù)每一幀的顯著性檢測(cè)結(jié)果加權(quán)平均得到幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果。S204、根據(jù)各巾貞圖像的水平方向的運(yùn)動(dòng)分量和垂直方向的運(yùn)動(dòng)分量,獲取與各中貞圖像對(duì)應(yīng)的表示運(yùn)動(dòng)速度的標(biāo)量值。具體地，獲取運(yùn)動(dòng)速度的標(biāo)量值可以采用公式(I)獲取
權(quán)利要求
1.一種視頻質(zhì)量獲取方法，其特征在于，包括 接收待處理的視頻； 獲取視頻幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果； 獲取視頻序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果； 根據(jù)所述幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和所述序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，獲取所述視頻的質(zhì)量信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取視頻幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，包括 對(duì)所述視頻的各幀圖像進(jìn)行基于塊的運(yùn)動(dòng)估計(jì)，獲得與各幀圖像對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)向量；根據(jù)各幀圖像的亮度、色度以及運(yùn)動(dòng)向量，進(jìn)行幀層顯著性檢測(cè)，獲取所述幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各幀圖像的亮度、色度和以及運(yùn)動(dòng)向量，進(jìn)行幀層顯著性檢測(cè)，獲取所述幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，包括 根據(jù)各幀圖像的亮度、色度和以及運(yùn)動(dòng)向量，確定各幀圖像的四元圖，所述四元圖包括亮度、色度、水平方向的運(yùn)動(dòng)分量、垂直方向的運(yùn)動(dòng)分量； 對(duì)各幀圖像的四元圖進(jìn)行超復(fù)數(shù)傅立葉變換，獲得各幀圖像的頻域信息； 從各幀圖像的頻域信息中提取相位譜，根據(jù)所述相位譜重建獲得空域信息； 對(duì)所述空域信息進(jìn)行超復(fù)數(shù)傅里葉逆變換，獲取所述幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對(duì)各幀圖像的四元圖進(jìn)行超復(fù)數(shù)傅立葉變換，包括 在64X64分辨率下，對(duì)各幀圖像的四元圖進(jìn)行超復(fù)數(shù)傅立葉變換。
5.根據(jù)權(quán)利要求2 4中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述獲取視頻序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，包括 根據(jù)各幀圖像的水平方向的運(yùn)動(dòng)分量和垂直方向的運(yùn)動(dòng)分量，獲取與各幀圖像對(duì)應(yīng)的表示運(yùn)動(dòng)速度的標(biāo)量值； 根據(jù)所述標(biāo)量值，計(jì)算獲取當(dāng)前幀和前相鄰幀之間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度的變化程度信息，所述變化程度信息作為所述序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和所述序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，獲取所述視頻的質(zhì)量信息，包括 采用失真權(quán)重和所述幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，在幀層對(duì)所述視頻的結(jié)構(gòu)相似性度量結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合，獲得各幀圖像的質(zhì)量信息； 對(duì)所述各幀圖像的質(zhì)量信息以及所述序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合，獲得所述視頻質(zhì)量信息。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各幀圖像的水平方向的運(yùn)動(dòng)分量和垂直方向的運(yùn)動(dòng)分量，獲取與各幀圖像對(duì)應(yīng)的表示運(yùn)動(dòng)速度的標(biāo)量值，包括 采用公式(I)獲取所述標(biāo)量值
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述采用失真權(quán)重和所述幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，在幀層對(duì)所述視頻的結(jié)構(gòu)相似性度量結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合，獲得各幀圖像的質(zhì)量信息，包括 采用公式(3)獲取所述失真權(quán)重 DMiJ(t) = [Ir(t)-1d(t)]2(3) 其中，DMij (t)表示第t幀圖像在高度像素位置為1、寬度像素位置為j的像素位置處的失真權(quán)重，Ir(t)表示第t幀圖像的參考圖像在高度像素位置為1、寬度像素位置為j的像素位置處的亮度通道上的像素值，Id (t)表示第t幀圖像的失真圖像在高度像素位置為1、寬度像素位置為j的像素位置處的亮度通道上的像素值； 采用公式(4)獲取所述結(jié)構(gòu)相似性度量結(jié)果
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述各幀圖像的質(zhì)量信息以及所述序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合，獲得所述視頻質(zhì)量信息，包括 采用公式(6)獲得所述視頻質(zhì)量信息
全文摘要
本發(fā)明提供一種視頻質(zhì)量獲取方法，該方法包括接收待處理的視頻；獲取視頻幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果；獲取視頻序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)所述幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和所述序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，獲取所述視頻的質(zhì)量信息。本發(fā)明提供的視頻質(zhì)量獲取方法，通過對(duì)待處理的視頻進(jìn)行處理，可以得到待處理視頻的幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果，并利用幀層的顯著性檢測(cè)結(jié)果和序列層的顯著性檢測(cè)結(jié)果聯(lián)合得到視頻質(zhì)量信息，從而使得該視頻質(zhì)量結(jié)果是綜合了視頻幀層和序列層特性，進(jìn)而得出的視頻質(zhì)量信息更符合人眼的感知結(jié)果，也更準(zhǔn)確。
文檔編號(hào)H04N17/00GK103067733SQ20121049723
公開日2013年4月24日 申請(qǐng)日期2012年11月28日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月28日
發(fā)明者黃慶明, 朱琳, 蘇荔, 齊洪鋼 申請(qǐng)人:中國科學(xué)院研究生院