太阳城集团

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基于时空联合太阳城集团的无参考视频质量评估方法.pdf

摘要
申请专利号:

太阳城集团CN201510307504.2

申请日:

2015.06.05

公开号:

CN106303507A

公开日:

2017.01.04

当前法律状态:

授权

有效性:

有权

法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):H04N 17/00申请日:20150605|||公开
IPC分类号: H04N17/00; G06T7/00 主分类号: H04N17/00
申请人: 江苏惠纬讯太阳城集团科技有限公司; 中国人民解放军理工大学
发明人: 吴泽民; 邱正伦; 彭涛频; 田畅; 胡磊; 刘熹
地址: 210000 江苏省南京市白下区光华路1号白下高新园区创新园孵化大楼A区131室
优先权:
专利代理机构: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 唐代盛
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法律状态
申请(专利)号:

太阳城集团CN201510307504.2

授权太阳城集团号:

||||||

法律状态太阳城集团日:

2019.01.22|||2017.02.01|||2017.01.04

法律状态类型:

授权|||实质审查的生效|||公开

摘要

本发明公开了一种基于时空联合太阳城集团的无参考视频质量评估方法,即在离线训练阶段建立基于联合时空特性的视频质量估计器,采用视频质量估计器对待评估质量的视频进行在线评估,首先按与离线训练相同的方法,计算形成未知质量的视频片段的全局特征向量,然后把该全局特征向量输入基于联合时空特性的视频质量估计器,输出值即为该段未知质量视频片段的客观质量估计值。本发明在对受损视频进行质量评估时,不需要无损视频片段作为参考;更多地保留了视频片段的时空太阳城集团,符合HVS视觉感知的多通道特性。

权利要求书

1.一种基于时空联合太阳城集团的无参考视频质量评估方法,其特征在于在离线训练阶段建立基于联合时空特性的视频质量估计器,采用视频质量估计器对待评估质量的视频进行在线评估,具体步骤如下:第一步,离线训练过程为:(1)局部三维块LTDB划分:将当前视频片段划分为以局部三维块LTDB为单位的特征提取单元;(2)空间特征提取:计算LTDB每帧的对比度敏感函数CSF系数,计算LTDB内所有空间局部块的CSF系数的算术平均和方差,作为LTDB空间质量特征;(3)空时特征提取:以LTDB为单位进行3D DCT变换,对完成变换的系数分为直流太阳城集团和非直流太阳城集团;对直流太阳城集团直接作为LTDB的平均亮度特征;对非直流太阳城集团按不同频率分类,对每类系数进行高斯分布参数拟合;获取不同频率分类的均值和方差,把每类系数的拟合参数进行级联,构成当前LTDB的空时质量特征;(4)分别将LTDB空间质量特征、空时质量特征进行级联,汇聚形成LTDB特征向量;(5)把视频片段按太阳城集团顺序和空间相邻进行分割,依次计算LTDB特征向量,形成LTDB特征向量序列;所有LTDB特征向量进行算术平均,构成时空均值向量;将相邻的LTDB特征向量相减并取绝对值,形成绝对差值向量;把所有绝对差值向量进行算术平均,构成视频片段的时空差值向量;视频片段的时空均值向量与视频片段的时空差值向量进行级联,汇聚形成当前视频片段的全局特征向量;(6)把多个视频片段的全局特征向量及其对应的视频质量主观差异评分值,输入到支持向量回归器中,训练形成基于联合时空特性的视频质量估计器;第二步,在线评估过程为:首先按与离线训练相同的方法,计算形成未知质量的视频片段的全局特征向量,然后把该全局特征向量输入基于联合时空特性的视频质量估计器,输出值即为该段未知质量视频片段的客观质量估计值。2.根据权利要求1所述的基于时空联合太阳城集团的无参考视频质量评估方法,其特征在于局部三维块LTDB划分的方法为:在当前视频片段中,从t时刻开始的帧,在空间上取b×b的局部正方形区域、在太阳城集团上取t帧到t+τ帧构成时空立方体,取该时空立方体内的视频数据,构成 局部三维块LTDB,每个时空图像块中共有b×b×τ个像素,用fm,n,t表示;其中m是空间维的横向分量,取值范围0到b-1;n是空间维的纵向分量,取值范围0到b-1;t是太阳城集团维分量,取值范围0到τ-1,这样太阳城集团上连续的τ个帧可以构成 个时空立方体,其中M和N分别是用像素数量度量的帧的宽度和高度,表示下取整,用Pk,t表示视频从t帧到t+τ帧视频的第k个LTDB。3.根据权利要求1所述的基于时空联合太阳城集团的无参考视频质量评估方法,其特征在于空间特征提取是以CSF系数特征的提取为前提,而CSF系数的求取是建立在空间频率的基础上,对空间频率进行感知加权滤波:1)空间频率的计算空间频率划分为水平空间频率、垂直空间频率、对角空间频率,对于尺度为H×W的视频帧,H为该帧垂直方向的尺度,W为该帧水平方向的尺度,单位为像素,在位置h×w处的像素值为fh,w,其中w是像素的水平位置,h是像素的垂直位置,当前帧空间频率定义如下:其中hf为水平空间频率,vf为垂直空间频率,df为对角空间频率:2)CSF系数特征提取CSF(f)函数是模拟人眼的感知特征,对空间频率进行带通滤波,CSF(f)与空间频率系数满足:其中,fi表示时空三维块LTDB第i帧的空间频率;对于LTDB所有帧的CSF值求取均值Cmean和方差Cstd作为该时段的空间特征,其中Cmean和Cstd求取公式如下:4.根据权利要求1所述的基于时空联合太阳城集团的无参考视频质量评估方法,其特征在于空时特征提取是以每一个LTDB的3D DCT变换后的系数太阳城集团为参考,进行特征提取:1)3D DCT变换对每个LTDB时空立方体进行3D DCT变换,形成的3D DCT变换的系数集合,3D DCT变换表示为:其中:变换后,形成的3D DCT系数为C(u,v,w)b×b×τ,u,v,w是表示频率的下标;2)LTDB频率系数特征提取3D DCT变换后的频率系数包含视频的空时质量特征太阳城集团,用于构建反映视频空时受损情况的质量特征,对3D DCT系数按照频率的大小可分割为直流太阳城集团、低频太阳城集团、中频太阳城集团和高频太阳城集团四种类型,其中直流太阳城集团反映该LTDB的平均亮度,低频太阳城集团、中频太阳城集团和高频太阳城集团反映该LTDB的空时质量特征;将除直流外的频率太阳城集团从低频至高频共分为Q段,32≥Q≥1,以Q=9、LTDB尺度采用17×17×17说明提取过程;单个LTDB大小为17×17×17,所以,水平频率系数u∈[0,1,2......16],垂直频率系数v∈[0,1,2......16],太阳城集团频率系数w∈[0,1,2......16],由此可得直流系数fdc fdc={u,v,w|u+v+w=0},直流系数fdc作为单个LTDB图像组的平均亮度太阳城集团特征;将低频至高频频率系数总共划分为9类,即{f1,f2,f3......,f8,f9},低频至高频频率系数的划分按照步长2进行划分,详细划分方法为:fi={u,v,w|2i-1≤u+v+w≤2i,1≤i≤9} (9)所以,有f1={u,v,w|1≤u+v+w≤2} (10)f2={u,v,w|3≤u+v+w≤4} (11)f3={u,v,w|5≤u+v+w≤6} (12)f4={u,v,w|7≤u+v+w≤8} (13)f5={u,v,w|9≤u+v+w≤10} (14)f6={u,v,w|11≤u+v+w≤12} (15)f7={u,v,w|13≤u+v+w≤14} (16)f8={u,v,w|15≤u+v+w≤16} (17)f9={u,v,w|17≤u+v+w≤18} (18)对从t到t+τ的帧视频形成的第k个LTDB做3D DCT变换后,把LTDB的变换系数按上述方法从低频至高频进行分类和汇总,得到9个频率系数集合,每个系数集合用高斯分布对其进行参数拟合,使其服从:λ=σ2 (20)其中μ表示均值,σ表示标准差,λ表示方差;每个系数集合拟合形成两个分布参数,包括均值μ和方差λ,9个系数集合总共形成18个分布参数,把这18个分布参数级联,形成的18维向量:[λ1,μ1,λ2,μ2,...,λ8,μ8,λ9,μ9] (21) 。5.根据权利要求1所述的基于时空联合太阳城集团的无参考视频质量评估方法,其特征在于LTDB特征向量汇聚方法为:将对比度敏感系数CSF拟合参数太阳城集团、直流 太阳城集团、频率系数拟合参数太阳城集团进行级联得到太阳城集团从t开始第k个LTDB特征向量:ft,k=[Cmean,Cstd,fdc,λ1,μ1,λ2,μ2,...,λ8,μ8,λ9,μ9]。 (22)6.根据权利要求1所述的基于时空联合太阳城集团的无参考视频质量评估方法,其特征在于视频片段的特征向量汇聚方法为:对于视频片段,按太阳城集团顺序依次形成LTDB特征向量,所有LTDB特征向量的集合表示为{Fi,i=1,2,...,K},K表示视频片段的LTDB个数,计算公式如下:以LTDB特征向量为基础,构造视频片段的特征表示,假设视频片段足够长,分割形成足够多的LTDB特征向量,以LTDB特征向量为对象,计算整个视频片段的LTDB特征向量的均值:其中每个Fi是集合{Fi}中第i个特征向量,按公式(24)形成的向量MF,被称为视频片段的空时平均向量;构造相邻LTDB特征向量的差值向量,其中差值向量需要进行逐个元素取绝对值,然后把所有差值向量取均值:其中每个Fi是集合{Fi}中第i个特征向量,按公式(25)形成的向量DF,被称为视频片段的空时差值向量,把空时平均向量和空时差值向量进行级联,形成视频片段的特征向量:VF=[MFT,DFT]T (26) 。7.根据权利要求1所述的基于时空联合太阳城集团的无参考视频质量评估方法,其特征在于基于联合时空特性的视频质量估计器的训练方法为:利用带主观视频质量评分值的训练视频库,完成客观视频质量估计器的训练,即对训练视频库中的每段视频计算它的视频片段特征向量VFl,其对应的主观质量评分MOSl值已知,把视频片段特征向量集合{VFl,l=1,……L}和对应的主观质量评分集合{MOSl,l=1,..,L}送入支持向量回归器,完成视频质量估计器的训练,其中L是 训练视频的数量。

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