一種基于色度共生矩陣加權的視頻質量客觀評價方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于色度共生矩陣加權的視頻質量客觀評價方法，其首先采用維數為8×8維的四元數矩陣來描述參考圖像中的8×8的圖像塊的基于時域和空域的特征和失真圖像中的8×8的圖像塊的基于時域和空域的特征，然后獲取參考圖像和失真圖像中位置相對應的兩個圖像塊的基于時域和空域的特征的奇異值向量之間的夾角的余弦，并作為參考圖像和失真圖像中位置相對應的兩個圖像塊之間的差異度，再通過差異度及失真圖像中的圖像塊的色度共生矩陣加權權值求得失真圖像中的圖像塊的客觀評價值，并以此求得失真圖像和失真視頻的客觀評價值，這種視頻評價過程的計算復雜度低，且能夠有效地提高客觀評價結果與主觀感知的相關性。
【專利說明】一種基于色度共生矩陣加權的視頻質量客觀評價方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種視頻質量評價技術，尤其是涉及一種基于色度共生矩陣加權的視頻質量客觀評價方法。
【背景技術】
[0002]視頻或圖像的質量評價在很多場合都有著重要的應用，如評價壓縮算法的性能和優(yōu)化壓縮參數、監(jiān)控視頻在互聯網中傳輸的質量并提供QOS服務等。因此，針對視頻或圖像的質量評價的研究也日益增多。目前，視頻質量評價方法可以分為兩類:主觀評價方法和客觀評價方法。主觀評價方法具有耗時和成本高的特點，因此客觀評價方法一直是人們研究的熱點?？陀^評價方法依據模型給出的量化指標或參數衡量視頻的質量，對于各種不同的視頻質量客觀評價方法，研究的目的都是使評價結果與人的主觀感覺相符。傳統(tǒng)的視頻質量客觀評價方法有均方誤差(MSE)方法和峰值信噪比(PSNR)方法等，因其計算復雜度低和物理意義清晰而得到廣泛的應用，但是這些方法存在與主觀視覺一致性較差的問題。
[0003]視頻或圖像的輪廓或紋理信息的差異，對主觀判別視頻或圖像的質量有著重要的意義?，F有的視頻質量客觀評價方法在對視頻的輪廓和紋理進行評價時，往往采用了梯度算子等方法來評價，實際上主要側重在輪廓和邊緣信息的評價，往往忽略了紋理細節(jié)對評價的影響，而在彩色視頻或圖像中，彩色紋理信息對質量的評價也非常重要，因此，有必要研究一種融入彩色紋理信息的視頻質量客觀評價方法。

【發(fā)明內容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種計算復雜度低，且能夠有效地提高客觀評價結果與主觀感知的相關性的基于色度共生矩陣加權的視頻質量客觀評價方法。
[0005]本發(fā)明解決上述技術問題所采用的技術方案為:一種基于色度共生矩陣加權的視頻質量客觀評價方法，其特征在于包括以下步驟:
[0006]①假設參考視頻中的所有參考圖像和失真視頻中的所有失真圖像的尺寸大小均為WXH，其中，W表示參考視頻中的所有參考圖像和失真視頻中的所有失真圖像的寬，H表示參考視頻中的所有參考圖像和失真視頻中的所有失真圖像的高；
[0007]②將參考視頻中當前待處理的參考圖像定義為當前參考圖像，并將失真視頻中當前待處理的失真圖像定義為當前失真圖像；
[0008]③假設當前參考圖像為參考視頻中的第m幀參考圖像，并記為57，同樣假設當前
失真圖像為失真視頻中的第m幀失真圖像，并記為5^ *其中，pre+1≤m≤M,m的初始值為
pre+1，pre表示參考視頻中時域上先于《S:*的參考圖像的總幀數，Pre亦表示失真視頻中時
域上先于的參考圖像的總幀數，I≤ pre ≤9，M表示參考視頻中包含的參考圖像的總幀數,亦表示失真視頻中包含的失真圖像的總幀數；[0009]④假設S，和S:的尺寸大小剛好能夠被8 X 8整除，分別將S::和S:分割成
【權利要求】
1.一種基于色度共生矩陣加權的視頻質量客觀評價方法，其特征在于包括以下步驟: ①假設參考視頻中的所有參考圖像和失真視頻中的所有失真圖像的尺寸大小均為WXH，其中，W表示參考視頻中的所有參考圖像和失真視頻中的所有失真圖像的寬，H表示參考視頻中的所有參考圖像和失真視頻中的所有失真圖像的高； ②將參考視頻中當前待處理的參考圖像定義為當前參考圖像，并將失真視頻中當前待處理的失真圖像定義為當前失真圖像； ③假設當前參考圖像為參考視頻中的第m幀參考圖像，并記為5:χ，同樣假設當前失真圖像為失真視頻中的第m幀失真圖像，并記為其中，pre+l<m<M，m的初始值為pre+l,pre表示參考視頻中時域上先于的參考圖像的總幀數,pre亦表示失真視頻中時域上先于Sf的參考圖像的總幀數，I ^ pre ^ 9，M表示參考視頻中包含的參考圖像的總幀數,亦表示失真視頻中包含的失真圖像的總幀數；



④假設和C*的尺寸大小剛好能夠被8X8整除，分別將qorg和odL.分割成
2.根據權利要求1所述的一種基于色度共生矩陣加權的視頻質量客觀評價方法，其特征在于所述的步驟⑤中中的第η個圖像塊中坐標位置為(x，y)的像素點的以四元數表示的基于時域和空域的特征值的獲取過程為: ⑤-al、計算5'中的第η個圖像塊中坐標位置為(x，y)的像素點與參考視頻中的第(m-pre)幀參考圖像丨中的第η個圖像塊中坐標位置為(x，y)的像素點之間的基于時域的亮度幀間殘差，記為
3.根據權利要求2所述的一種基于色度共生矩陣加權的視頻質量客觀評價方法，其特征在于所述的步驟⑤-Cl中取
4.根據權利要求1至3中任一項所述的一種基于色度共生矩陣加權的視頻質量客觀評價方法，其特征在于所述的步驟⑧中中的第η個圖像塊的色度共生矩陣加權權值Wm，n的獲取過程為: ⑧-1、計算中的第η個圖像塊的色度共生矩陣的熵，記為
【文檔編號】H04N17/00GK104010189SQ201410232739
【公開日】2014年8月27日 申請日期:2014年5月28日 優(yōu)先權日:2014年5月28日
【發(fā)明者】李綱, 楊斌斌, 金煒, 艾孜買提 申請人:寧波大學